Entwicklung eines Graphen-basierten Sensors zur Strukturuntersuchung im Bereich Structural Health Monitoring  Unter dem Buzzword Industrie 4.0  wird zunehmend die Entwicklung intelligenter, selbstüberwachender  Systeme in Industrieprozessen, Anlagen, Maschinen bis hin zu Strukturen  gefordert. Dabei ist das Interesse für das Structural Health Monitoring  mit seinen Teildisziplinen signifikant angestiegen. Die Implementierung  von intelligenten Werkstoffen, den Smart Materials sowie Sensoren  und Aktoren zur dauerhaften Strukturüberwachung stellen Teildisziplinen  im SHM dar und sind daher für Forschung und Entwicklung von zunehmender  Bedeutung.    Abbildung 1: Bausteine des SHM und Implementierung von Graphen im Kontext von Smart Materials und Sensoren. (In Anlehnung an [1])
     Graphen  gilt auf Grund außerordentlicher intrinsischer Eigenschaften als ein  Werkstoff mit einem enormen Anwendungspotential.[2] Die Wissenschaftler  Andre Geim und Konstantin Novoselov erhielten für die Entdeckung und  Erforschung des Materials im Jahre 2010 den Nobelpreis für Physik. Die  theoretisch und experimentell nachgewiesenen mechanischen und  elektrischen Eigenschaften von Graphen sind außergewöhnlich  vielversprechend. Graphen besitzt einen sehr hohen Elastizitätsmodul von  etwa 1000 GPa und eine maximale Bruchfestigkeit von etwa 120 GPa, bei  einer elastischen Dehnbarkeit von bis zu 25 %.[3][4]
    Im  wissenschaftlichen Bereich werden bereits piezoelektrische,  (piezo-) resistive, faseroptische und optische Sensoren zur  Strukturuntersuchung genutzt. Aufgrund der Sensitivität von  piezoresistiven Dehnungssensoren aus Graphen und der ultimativen Dünne  sowie Robustheit der Schichten bietet dieses Material ebenfalls das  Potential zur Entwicklung neuartiger Sensorkonzepte im Bereich des  Structural Health Monitoring.[5] Neben der Oberflächenapplikation der  Dünnschichtsensoren eröffnet die Integrierbarkeit von Graphen in  Strukturen, ohne die Eigenschaften (Steifigkeit, Gewicht etc.) des zu  untersuchenden Bauteils zu verändern, weitere Möglichkeiten für  Sensoranwendungen im wissenschaftlichen und industriellen Bereich.    Quellen:   [1] Balageas, D.; Fritzen, C.-P.; Güemes, A. (2006): Structural health monitoring. London, Newport Beach, CA: ISTE  [2]  Ferrari, A.C.; et al., (2014): Science and technology roadmap for  graphene, related two-dimensional crystals, and hybrid systems,” In:  Nanoscale, 2014. [3] Lee, Changgu; Wei, Xiaoding; Kysar, Jeffrey  W.; Hone, James (2008): Measurement of the elastic properties and  intrinsic strength of monolayer graphene. In: Science, 321 (5887), S.  385–388 [4] Tomori, Hikari; Kanda, Akinobu; Goto, Hidenori;  Ootuka, Youiti; Tsukagoshi, Kazuhito; Moriyama, Satoshi et al. (2011):  Introducing Nonuniform Strain to Graphene Using Dielectric Nanopillars.  In: Appl. Phys. Express 4 (7), S. 075102 [5] Hosseinzadegan, H.;  Todd, C.; Lal, A.; Pandey, M.; Levendorf, M.; Park, J.: Graphene has  ultra high piezoresistive gauge factor (2012), IEEE 25th Int. Conf. on  Microelectromechanical Systems (MEMS), S. 611–614     |