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Die Ursachen für die Streuung der mechanischen Eigenschaften sind im Herstellungsprozess, in der Gefügeausbildung, in experimentellen Randbedingungen sowie in Bauteildesign und -beanspruchung zu suchen. Eingeführte Methoden auf Basis von Zeit-Temperatur-Parametern ermöglichen die Bestimmung von Mittelwert (Master-) kurven sowie entsprechender Streubandgrenzen einschließlich einer Extrapolation, wie sie für die Auslegung von Bauteilen erforderlich sind. Diese Vorgehensweise lässt sich für Kriech- und Zeitbruchdaten sowie neuerdings auch Ermüdungsdaten anwenden. Der Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen eröffnet erweiterte Möglichkeiten zur Streubandauswertung unter Einbeziehung von Eigenschaften der jeweiligen Schmelze. Für die Nickelbasislegierung IN 738 LC und exemplarisch einen Stahl vom Typ X20CrMoV12-1 ließ sich eine schwache Korrelation zwischen der Streubandlage und der chemischen Zusammensetzung zeigen. Schmelzen mit vergleichsweise niedriger Zeitstandfestigkeit ließen sich auf diesem Wege identifizieren. Mit der Berechnungsmethode der neuronalen Netze, bei welcher aufgrund der rein phänomenologischen Vorgehensweise der Berechnungsmethodik nicht zwischen Kausalitäten und zufälligen Koinzidenzen unterschieden wird, lassen sich Extrapolationen eher nicht bewerkstelligen. In den durchgeführten Untersuchungen hat sich ferner gezeigt, dass die Streuung der Zeitstandfestigkeit stärker von Eigenschaften der individuellen Proben und deren Mikrostruktur verursacht wird und Schwankungen der chemischen Zusammensetzung innerhalb des für die Legierung spezifizierten Bereichs von geringerer Bedeutung sind. Methoden auf Basis erweiterter statischer Ansätze, wie der raumfüllenden OSLH-Versuchsplanungsmethode ermöglichen die Bewertung der Streuungen bei gleichzeitiger Reduzierung des experimentellen Umfangs. Mit statistischen Methoden zur Bewertung von Streuungen von Ermüdungsdaten lassen sich verfeinerte Aussagen zu Überlebenswahrscheinlichkeiten und zur temperaturunabhängigen Modellierung gewinnen. Dabei sind Fragen der Extrapolation und des Umgangs mit Datensätzen geringen Umfangs zukünftig zu behandeln.
Components in high temperature application can underlie quasi-static and cyclic loads. For this reason the design is based on the corresponding high temperature properties as creep rupture strength and fatigue strength. The material properties are determined in creep and fatigue tests with standardized test specimens and with corresponding testing standards. The results of a sufficient number of tests with differing heats at varying temperatures and loads will show time- and temperaturedependent data scatter. The determination of the mean curve and the lower bound is made by scatterband assessment. With respect to a conservative design the engineer will utilise the materials strength of the lower scatter bound. The reasons for the scatter of the mechanical properties are linked to the production process, the crystalline structure, the experimental constraints and the component design and load. Established approaches on the base of time-temperature-parameters enable the determination of mean curves and lower bound curves. Furthermore these methods allow an extrapolation of creep rupture and fatigue properties, which is important for the component design. The application of artificial neural networks provides new possibilities for the scatterband assessment under comprehension of the properties of the respective heats. For the nickel-base alloy IN 738 LC and the steel X20CrMoV12-1 a weak correlation between the position within the scatter band and the chemical composition could be demonstrated. Heats with comparatively low creep rupture strength were also identified with this approach. Anyhow, in the tests it revealed moreover that the scatter of the mechanical strength depends stronger on the individual specimen properties and its microstructure than on the position of the chemical composition within the specified range. Finally new approaches for the scatterband assessment, simultaneously combined with a reduction of the experimental efforts, are based on extended statistical methods such as space-filling design of experiments. Statistical methods for the evaluation of fatigue data facilitate an enhanced analysis with respect to reliability and temperature-independent modelling. Extrapolation methods and procedures for handling of limited data sets are subject of further investigations.