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Three-dimensional reconstruction of porous materials

Publikation: Qualifikations-/Studienabschlussarbeit › Dissertation

Autorschaft

  • Nina Loftfield

Organisationseinheiten

Details

OriginalspracheEnglisch
QualifikationDoktor der Ingenieurwissenschaften
Gradverleihende Hochschule
Betreut von
  • Eduard Reithmeier, Betreuer*in
ErscheinungsortGarbsen
ISBNs (Print)3959003838, 9783959003834
PublikationsstatusVeröffentlicht - 2019

Abstract

Poröse Materialien sind allgegenwärtig, sowohl natürliche als auch künstliche. Abhängig von ihrer dreidimensionalen Mikrostruktur haben poröse Materialien unterschiedliche physikalische und mechanische Eigenschaften. Eine dreidimensionale Charakterisierung der Mikrostruktur ist daher für ein besseres Verständnis der makroskopischen Eigenschaften unerlässlich. Methoden zur dreidimensionalen Charakterisierung der Porenmikrostruktur werden in mathematische und deterministische Verfahren unterteilt. In dieser Arbeit wird ein hybrides Messverfahren entwickelt, das deterministische und mathematische Methoden kombiniert. Hierzu wird die Oberfläche einer porösen Probe abwechselnd mechanisch abgetragen und mit einem konfokalen Laserscanning-Mikroskop gemessen. Mit einem robusten Registrierverfahren werden die gemessenen Topographien zueinander ausgerichtet. Die Porenmikrostruktur wird aus den erfassten Topographien abgeleitet und in binäre dreidimensionale Daten umgewandelt. Anschließend wird mittels stochastischer Rekonstruktion die nicht erfasste Porenmikrostruktur zwischen den einzelnen Abtragsebenen rekonstruiert. Die Ein- und Zweipunktwahrscheinlichkeitsfunktion und die Linien-Pfad-Funktion dienen als statistische Deskriptoren im notwendigen Optimierungsprozess.

Zitieren

Three-dimensional reconstruction of porous materials. / Loftfield, Nina.
Garbsen, 2019. 218 S.

Publikation: Qualifikations-/Studienabschlussarbeit › Dissertation

Loftfield, N 2019, 'Three-dimensional reconstruction of porous materials', Doktor der Ingenieurwissenschaften, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover, Garbsen.
Loftfield, N. (2019). Three-dimensional reconstruction of porous materials. [Dissertation, Gottfried Wilhelm Leibniz Universität Hannover].
Loftfield N. Three-dimensional reconstruction of porous materials. Garbsen, 2019. 218 S. (Berichte aus dem IMR).
Loftfield, Nina. / Three-dimensional reconstruction of porous materials. Garbsen, 2019. 218 S.
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abstract = "Por{\"o}se Materialien sind allgegenw{\"a}rtig, sowohl nat{\"u}rliche als auch k{\"u}nstliche. Abh{\"a}ngig von ihrer dreidimensionalen Mikrostruktur haben por{\"o}se Materialien unterschiedliche physikalische und mechanische Eigenschaften. Eine dreidimensionale Charakterisierung der Mikrostruktur ist daher f{\"u}r ein besseres Verst{\"a}ndnis der makroskopischen Eigenschaften unerl{\"a}sslich. Methoden zur dreidimensionalen Charakterisierung der Porenmikrostruktur werden in mathematische und deterministische Verfahren unterteilt. In dieser Arbeit wird ein hybrides Messverfahren entwickelt, das deterministische und mathematische Methoden kombiniert. Hierzu wird die Oberfl{\"a}che einer por{\"o}sen Probe abwechselnd mechanisch abgetragen und mit einem konfokalen Laserscanning-Mikroskop gemessen. Mit einem robusten Registrierverfahren werden die gemessenen Topographien zueinander ausgerichtet. Die Porenmikrostruktur wird aus den erfassten Topographien abgeleitet und in bin{\"a}re dreidimensionale Daten umgewandelt. Anschlie{\ss}end wird mittels stochastischer Rekonstruktion die nicht erfasste Porenmikrostruktur zwischen den einzelnen Abtragsebenen rekonstruiert. Die Ein- und Zweipunktwahrscheinlichkeitsfunktion und die Linien-Pfad-Funktion dienen als statistische Deskriptoren im notwendigen Optimierungsprozess.",
author = "Nina Loftfield",
year = "2019",
language = "English",
isbn = "3959003838",
series = "Berichte aus dem IMR",
school = "Leibniz University Hannover",

}

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TY - BOOK

T1 - Three-dimensional reconstruction of porous materials

AU - Loftfield, Nina

PY - 2019

Y1 - 2019

N2 - Poröse Materialien sind allgegenwärtig, sowohl natürliche als auch künstliche. Abhängig von ihrer dreidimensionalen Mikrostruktur haben poröse Materialien unterschiedliche physikalische und mechanische Eigenschaften. Eine dreidimensionale Charakterisierung der Mikrostruktur ist daher für ein besseres Verständnis der makroskopischen Eigenschaften unerlässlich. Methoden zur dreidimensionalen Charakterisierung der Porenmikrostruktur werden in mathematische und deterministische Verfahren unterteilt. In dieser Arbeit wird ein hybrides Messverfahren entwickelt, das deterministische und mathematische Methoden kombiniert. Hierzu wird die Oberfläche einer porösen Probe abwechselnd mechanisch abgetragen und mit einem konfokalen Laserscanning-Mikroskop gemessen. Mit einem robusten Registrierverfahren werden die gemessenen Topographien zueinander ausgerichtet. Die Porenmikrostruktur wird aus den erfassten Topographien abgeleitet und in binäre dreidimensionale Daten umgewandelt. Anschließend wird mittels stochastischer Rekonstruktion die nicht erfasste Porenmikrostruktur zwischen den einzelnen Abtragsebenen rekonstruiert. Die Ein- und Zweipunktwahrscheinlichkeitsfunktion und die Linien-Pfad-Funktion dienen als statistische Deskriptoren im notwendigen Optimierungsprozess.

AB - Poröse Materialien sind allgegenwärtig, sowohl natürliche als auch künstliche. Abhängig von ihrer dreidimensionalen Mikrostruktur haben poröse Materialien unterschiedliche physikalische und mechanische Eigenschaften. Eine dreidimensionale Charakterisierung der Mikrostruktur ist daher für ein besseres Verständnis der makroskopischen Eigenschaften unerlässlich. Methoden zur dreidimensionalen Charakterisierung der Porenmikrostruktur werden in mathematische und deterministische Verfahren unterteilt. In dieser Arbeit wird ein hybrides Messverfahren entwickelt, das deterministische und mathematische Methoden kombiniert. Hierzu wird die Oberfläche einer porösen Probe abwechselnd mechanisch abgetragen und mit einem konfokalen Laserscanning-Mikroskop gemessen. Mit einem robusten Registrierverfahren werden die gemessenen Topographien zueinander ausgerichtet. Die Porenmikrostruktur wird aus den erfassten Topographien abgeleitet und in binäre dreidimensionale Daten umgewandelt. Anschließend wird mittels stochastischer Rekonstruktion die nicht erfasste Porenmikrostruktur zwischen den einzelnen Abtragsebenen rekonstruiert. Die Ein- und Zweipunktwahrscheinlichkeitsfunktion und die Linien-Pfad-Funktion dienen als statistische Deskriptoren im notwendigen Optimierungsprozess.

M3 - Doctoral thesis

SN - 3959003838

SN - 9783959003834

T3 - Berichte aus dem IMR

CY - Garbsen

ER -