Prakt. Met. Sonderband 47 (2015) 123
K3 oxidisch Zusammenfassung fiir K3 Ox
y 6,00 — . N Sn
= 5,00 Sn EL
m 4,00 i — Pe i
300 —
1030 1040 1050 1060 1070
Schlifffliche (mm2) :
mt der Lip Bild 1: 20 Prüfungen der gleichen Proben nach DIN 50602, Methode K; links Werte, rechts zinnenartiges Histogramm
frit Kime
* Verindern,
. afbrecher 5.5 Beschränkte Auswertung
Ae, dass bei
fassen, kann Die beschränkte Auswertung stellt eine weitere Fehlerquelle dar. Klassierungsfehler können sich
hier stärker auswirken, wenn der Fehler zwischen der kleinsten noch berücksichtigten Klasse und
der grössten nicht mehr berücksichtigten Klasse auftritt. Dieser Klassierungsfehler führt dann zu
einem Sprung zwischen Null und der kleinsten noch berücksichtigten Klasse statt lediglich zu ei-
nem Sprung zwischen zwei benachbarten Klassen.
eren. Unsi-
weder eine
gramme un 6 Einschlussverteilung und Statistik
Mlographen.
It. hat eine Der grundsätzlich tiefe Gehalt unerwünschter Einschlüsse in modernen Stählen bedeutet, dass ihre
Anzahl auf der aus praktischen Gründen kleinen Prüffläche gegen Null tendiert. Aufgrund dieser
ite Beleuch- kleinen Stichprobe haben schon die Probenentnahme, die Lage der Schnittfliche sowie deren Win-
der antoma- kel zur Hauptverformungsrichtung einen erheblichen Einfluss auf das Priifresultat. Die Firma Da-
schäd! on tamet hat diese Einflüsse simuliert, um die Auswertemethode auswählen zu können, die für diesen
Stahl am wenigsten fehlerbehaftet ist!”). Dieser an sich vielversprechende Ansatz setzt allerdings
voraus, dass die Einschlussverteilung bekannt ist und dass der Stahlabnehmer bei der Priifmethode
nicht rigide eine Standardmethode vorschreibt.
Für Simulationen der Einschlussverteilung wird oft eine log-normale Verteilung angenommen! !®!!!,
; Mit einer log-normalen Verteilung lassen sich grundsätzlich wie bei einer Normalverteilung Unsi-
auch Del der cherheiten gut abschätzen. Der höhere mathematische Aufwand mag abschreckend wirken, aber
fehler IVO das eigentliche Hindernis bei der Reinheitsgradbestimmung ist die Klassierung in diskrete, nicht-
stehen. lineare Klassen und, falls angewendet, die Beschränkung der berücksichtigten Partikel — sowie na-
i Methoden, türlich die meist sehr kleine Menge tatsächlich vorhandener Einschlüsse, welche die Unsicherheit
enn ef dent aufgrund der kleinen Stichprobe hochschnellen lassen!‘
fam. Beil In Bild 2 wird deutlich, wie bei der Beschränkung nach Grössenklasse ein Grossteil der die Vertei-
ang uf ame lung beschreibenden Stichprobe wegbricht und auf der kleinen Messfläche die verbleibende Vertei-
g Ve lung zu wenigen Einzelereignissen reduziert wird. Die Stichprobe ist zu klein, um daraus eine Ver-
= teilung bestimmen zu konnen, und ihre Diskontinuititen lassen eine Bottom-up-Abschdtzung mit
dor Klass
