The study describes the main features of a 3D-Volume Digital Image Correlation (3D-Vol DIC) code developed in Intel Fortran that works under the framework of Galerkin-finite element discretization of displacement field within a specified region of interest (ROI). Working on three dimensional digital images obtained from X-ray Computed microtomography it defines a hierarchy/pyramid of images obtained from suitable average kernel and sub-sampling operators. Descending along the image pyramid, the image matching function is linearized and Newton-Raphson iterations are carried out to achieve an estimate of the minimizing vector, providing a suitable initialization for the lower scale solution. To reduce computation burden a block splitting technique is employed, enabling sequential processing. The study extends the 3D-DIC to tomographic images obtained through an experimental campaign conducted at the Elettra synchrotron facility in Trieste which involved mechanical loading of 1mm thick SiCf/SiC samples while simultaneously using X-ray tomography to capture real-time changes. This combination of X-ray tomography and in-situ testing represents an exciting frontier in multidisciplinary research.

Lo studio descrive le caratteristiche principali di un codice 3D-Volume Digital Image Correlation (3D-Vol DIC) sviluppato in Intel Fortran che funziona nell'ambito della discretizzazione degli elementi finiti di Galerkin del campo di spostamento all'interno di una specifica regione di interesse (ROI). Lavorando su immagini digitali tridimensionali ottenute da microtomografia computerizzata a raggi X definisce una gerarchia/piramide di immagini ottenute da opportuni kernel medi e operatori di sottocampionamento. Discendendo lungo la piramide dell'immagine, la funzione di corrispondenza dell'immagine viene linearizzata e vengono eseguite iterazioni di Newton-Raphson per ottenere una stima del vettore di minimizzazione, fornendo un'inizializzazione adeguata per la soluzione di scala inferiore. Per ridurre il carico di calcolo viene impiegata una tecnica di suddivisione dei blocchi, che consente l'elaborazione sequenziale. Lo studio estende il 3D-DIC alle immagini tomografiche ottenute attraverso una campagna sperimentale condotta presso l'impianto di sincrotrone Elettra di Trieste che ha comportato il caricamento meccanico di campioni SiCf/SiC spessi 1 mm utilizzando contemporaneamente la tomografia a raggi X per catturare i cambiamenti in tempo reale. Questa combinazione di tomografia a raggi X e test in situ rappresenta un'entusiasmante frontiera nella ricerca multidisciplinare.

3D Volume DIC based on X-ray computed microtomography of SiCf/SiC samples under in-situ loading

Abrar, Hasnain
2022/2023

Abstract

The study describes the main features of a 3D-Volume Digital Image Correlation (3D-Vol DIC) code developed in Intel Fortran that works under the framework of Galerkin-finite element discretization of displacement field within a specified region of interest (ROI). Working on three dimensional digital images obtained from X-ray Computed microtomography it defines a hierarchy/pyramid of images obtained from suitable average kernel and sub-sampling operators. Descending along the image pyramid, the image matching function is linearized and Newton-Raphson iterations are carried out to achieve an estimate of the minimizing vector, providing a suitable initialization for the lower scale solution. To reduce computation burden a block splitting technique is employed, enabling sequential processing. The study extends the 3D-DIC to tomographic images obtained through an experimental campaign conducted at the Elettra synchrotron facility in Trieste which involved mechanical loading of 1mm thick SiCf/SiC samples while simultaneously using X-ray tomography to capture real-time changes. This combination of X-ray tomography and in-situ testing represents an exciting frontier in multidisciplinary research.
CEFIS, NICOLA
ING I - Scuola di Ingegneria Civile, Ambientale e Territoriale
18-lug-2023
2022/2023
Lo studio descrive le caratteristiche principali di un codice 3D-Volume Digital Image Correlation (3D-Vol DIC) sviluppato in Intel Fortran che funziona nell'ambito della discretizzazione degli elementi finiti di Galerkin del campo di spostamento all'interno di una specifica regione di interesse (ROI). Lavorando su immagini digitali tridimensionali ottenute da microtomografia computerizzata a raggi X definisce una gerarchia/piramide di immagini ottenute da opportuni kernel medi e operatori di sottocampionamento. Discendendo lungo la piramide dell'immagine, la funzione di corrispondenza dell'immagine viene linearizzata e vengono eseguite iterazioni di Newton-Raphson per ottenere una stima del vettore di minimizzazione, fornendo un'inizializzazione adeguata per la soluzione di scala inferiore. Per ridurre il carico di calcolo viene impiegata una tecnica di suddivisione dei blocchi, che consente l'elaborazione sequenziale. Lo studio estende il 3D-DIC alle immagini tomografiche ottenute attraverso una campagna sperimentale condotta presso l'impianto di sincrotrone Elettra di Trieste che ha comportato il caricamento meccanico di campioni SiCf/SiC spessi 1 mm utilizzando contemporaneamente la tomografia a raggi X per catturare i cambiamenti in tempo reale. Questa combinazione di tomografia a raggi X e test in situ rappresenta un'entusiasmante frontiera nella ricerca multidisciplinare.
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Descrizione: 3D-Volume DIC based on X-ray CT of SiCf/SiC
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