TY - JOUR A1 - Gook, S. A1 - El-Sari, B. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael A1 - Lichtenthäler, F. A1 - Stark, M. T1 - Multiple-wire submerged arc welding of high-strength fine-grained steels N2 - Ensuring the required mechanical-technological properties of welds is a critical issue in the application of multi-wire submerged arc welding processes for welding high-strength fine-grained steels. Excessive heat input is one of the main causes for microstructural zones with deteriorated mechanical properties of the welded joint, such as a reduced notched impact strength and a lower structural robustness. A process variant is proposed which reduces the weld volume as well as the heat input by adjusting the welding wire configuration as well as the energetic parameters of the arcs, while retaining the advantages of multiwire submerged arc welding such as high process stability and production speed. KW - Submerged arc welding KW - High-strength fine-grained steels KW - Mechanical properties of the joints KW - Energy parameters of the arc PY - 2022 DO - https://doi.org/10.37434/tpwj2022.01.02 SN - 0957-798X IS - 1 SP - 9 EP - 13 PB - Paton Publishing House CY - Kiev AN - OPUS4-54701 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Raute, J. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Untersuchung zur Herstellung von Cu-Strukturen mittels Wire Electron Beam Additive Manufacturing N2 - Das Additive Manufacturing gewinnt zunehmend an Bedeutung für die Fertigung metallischer Bauteile im industriellen Umfeld. Hierbei wird zunehmend auch auf drahtförmige Ausgangswerkstoffe gesetzt, da diese Vorteile im Handling bieten, bereits in der Industrie etabliert sind und sich in der Regel durch geringere Beschaffungskosten auszeichnen. In den letzten Jahren entwickelte sich neben den bereits im großen Umfeld untersuchten Wire-DED-Verfahren auch eine Prozessvariante unter Nutzung des Elektronenstrahls zur industriellen Marktreife. Dabei zeigt die als Wire Electron Beam Additive Manufacturing bezeichnete Technologie besondere Vorteile gegenüber anderen, zumeist Laser- oder Lichtbogen-basierten DED-Prozessen. Das Verfahren bietet vor allem Potenzial für die Verarbeitung von hochleitfähigen, reflektierenden oder oxidationsgefährdeten Werkstoffen. Insbesondere für die Herstellung von Bauteilen aus Kupferlegierungen zeigt sich der Elektronenstrahl als besonders geeignet. Um das Verfahren einem breiten Anwenderkreis in der Industrie zugänglich zu machen, fehlen jedoch übergreifende Daten zu Leistungsfähigkeit, Prozessgrenzen und Anwendungsmöglichkeiten. Die vorliegende Untersuchung beschäftigt sich mit dieser Problemstellung am Beispiel zweier Cu-Werkstoffe. Dabei werden ein korrosionsbeständiger Werkstoff aus dem maritimen Bereich sowie eine Bronze mit guten Verschleißeigenschaften aus dem Anlagenbau getestet. Über mehrstufige Testschweißungen wurden die physikalisch möglichen Prozessgrenzen ermittelt und Rückschlüsse über die Eignung der Parameter zum additiven Aufbau gezogen. Hierfür wurden zunächst optimale Bereiche für den Energieeintrag anhand von Volumenenergie sowie mögliche Schweißgeschwindigkeiten untersucht. Anschließend wurde die Skalierbarkeit des Prozesses anhand von Strahlstrom und Drahtvorschub getestet. Als wesentliche Zielgrößen wurden dabei Spurgeometrie, Aufmischung und Härte herangezogen. Die Eignung der ermittelten Parameter wurde im letzten Schritt exemplarisch anhand einer additiven Testgeometrie in Form eines Zylinders nachgewiesen. T2 - DVS Congress 2022 Große Schweißtechnische Tagung DVS CAMPUS CY - Koblenz, Germany DA - 19.09.2022 KW - WEBAM KW - Electron beam KW - EBAM KW - Wire electron beam additive manufacturing PY - 2022 SN - 978-3-96144-189-1 VL - 382 SP - 446 EP - 454 PB - DVS Media AN - OPUS4-56058 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Kampffmeyer, D. A1 - Wolters, M. A1 - Raute, J. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Laserstrahlauftragschweißen – Einfluss von Schutzgasgemischen auf die Bauteilqualität N2 - Im Additive Manufacturing Verfahren Directed Energy Deposition (DED) wird bei der Verarbeitung von Werkzeugstahl in der Regel reines Argon als Schutzgas verwendet. Dabei kann die Verwendung von speziellen Schutzgasgemischen, auch bei geringen Anteilen zugemischter Gase, durchaus die Bauteilqualität positiv beeinflussen. In Vorarbeiten der Messer SE & Co. KGaA zeigte ein gewisser Sauerstoffanteil im Schutzgas die Tendenz, den Flankenwinkel von Schweißspuren beim DED zu verbessern. In der vorliegenden Studie wurde daher detailliert untersucht in wie weit unterschiedliche Schutzgasgemische einen Einfluss auf die Qualität sowie die geometrischen Eigenschaften der additiv gefertigten Strukturen des Werkzeugstahls 1.2709 beim Laser-DED ausüben. Es erfolgten zunächst Testschweißungen in Form von Einzelspuren mit unterschiedlichen Gemischen aus dem Basisschutzgas Argon mit geringen Anteilen verschiedener Gase. Dabei wurde der Einfluss der Zusätze auf die Spurgeometrie und Aufbauqualität untersucht. Auf Basis dieser Vorversuche wurde eine Auswahl vielversprechender Gasgemische getroffen und Detailuntersuchungen in Form von Spuren, Flächen und Quadern unter Zugabe verschiedener Mengen an Zusätzen durchgeführt. Zur Bewertung des Einflusses der Schutzgasbeimengungen wurden der Flankenwinkel, die Porosität und das Gefüge der Proben anhand metallografischer Schliffe untersucht. Es zeigte sich, dass eine Zugabe von geringen Anteilen an Zusätzen zunächst zu einer Vergrößerung des Flankenwinkels im Vergleich zu reinem Argon führt. Mit steigendem Anteil der Gase nimmt dieser Winkel jedoch ab. So kann je nach Menge des zugesetzten Gases eine individuelle Benetzung des aufgetragenen Materials an der Oberfläche erreicht werden. Auch die Porosität ließ sich durch Schutzgasgemische beeinflussen und zeigt ein abweichendes Verhalten im Vergleich zu reinem Argon. T2 - DVS Congress 2023 Große Schweißtechnische Tagung DVS CAMPUS CY - Essen, Germany DA - 11.09.2023 KW - Laser-Pulver-Auftragschweißen KW - DED-LB KW - Schutzgas KW - Additive Fertigung PY - 2023 SN - 978-3-96144-230-0 SP - 505 EP - 511 PB - DVS-Media AN - OPUS4-58585 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Raute, J. A1 - Marquardt, R. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Untersuchung zum Elektronenstrahlschweißen additiv gefertigter Ni-Basis-Bauteile N2 - Die vorliegende Untersuchung befasst sich mit dem Einfluss des Additive Manufacturing auf die Schweißeignung von Bauteilen aus Inconel 718. Hierfür wurden Proben mittels DED und L-PBF hergestellt und ihr Verhalten in Blindschweißversuchen anhand eines Vergleichs mit konventionellen Gussblechen untersucht. Im zweiten Schritt wurden die verschiedenen additiv hergestellten Proben mit dem Gussmaterial im I-Stoß sowie untereinander verschweißt. Als Schweißverfahren wurde für alle Proben das Elektronenstrahlschweißen angewandt. Zur Auswertung wurde anhand von Schliffen das Nahtprofil vermessen und die Proben auf Poren und Risse untersucht. Zusätzlich wurde die Dichte vermessen und eine Prüfung auf Oberflächenrisse durchgeführt. Das AM-Material zeigte dabei Unterschiede in Nahtform und Defektneigung im Vergleich zum Gusswerkstoff. Insbesondere die DED-proben neigten unter bestimmten Parameterkonstellationen verstärkt zu Porenbildung. Risse konnten nicht beobachtet werden. Trotz auftretender Nahtunregelmäßigkeiten wurde in den kombinierten AM-Schweißproben die Bewertungsgruppe C erreicht. Eine Prüfung der bestehenden Regelwerke zur Schweißnahtbewertung anhand der gewonnenen Erkenntnisse zu additiv gefertigten Proben im Elektronenstrahlschweißprozess zeigte keinen Ergänzungsbedarf. T2 - #additivefertigung: Metall in bestForm CY - Essen, Germany DA - 26.10.2022 KW - Elektronenstrahlschweißen KW - Additive Fertigung KW - Schweißnahtbewertung PY - 2022 SN - 978-3-96144-202-7 VL - 383 SP - 81 EP - 92 PB - DVS-Media GmbH AN - OPUS4-56173 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Marko, A. A1 - Bähring, S. A1 - Raute, J. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Transferability of ANN-generated parameter sets from welding tracks to 3D-geometries in Directed Energy Deposition N2 - Directed energy deposition (DED) has been in industrial use as a coating process for many years. Modern applications include the repair of existing components and additive manufacturing. The main advantages of DED are high deposition rates and low energy input. However, the process is influenced by a variety of parameters affecting the component quality. Artificial neural networks (ANNs) offer the possibility of mapping complex processes such as DED. They can serve as a tool for predicting optimal process parameters and quality characteristics. Previous research only refers to weld beads: a transferability to additively manufactured three-dimensional components has not been investigated. In the context of this work, an ANN is generated based on 86 weld beads. Quality categories (poor, medium, and good) are chosen as target variables to combine several quality features. The applicability of this categorization compared to conventional characteristics is discussed in detail. The ANN predicts the quality category of weld beads with an average accuracy of 81.5%. Two randomly generated parameter sets predicted as “good” by the network are then used to build tracks, coatings,walls, and cubes. It is shown that ANN trained with weld beads are suitable for complex parameter predictions in a limited way. KW - Welding parameter KW - Quality assurance KW - DED KW - Artificial neural network KW - Additive manufacturing PY - 2022 DO - https://doi.org/10.1515/mt-2022-0054 SN - 0025-5300 VL - 64 IS - 11 SP - 1586 EP - 1596 PB - De Gruyter AN - OPUS4-56278 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Marko, A. A1 - Bähring, S. A1 - Raute, J. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Prognose von Qualitätsmerkmalen durch Anwendung von KI-Methoden beim Directed 10 Energy Deposition N2 - Dieser Beitrag enthält die Ergebnisse eines im Rahmen der DVS Forschung entwickelten Ansatzes zur Qualitätssicherung im Directed Energy Deposition. Es basiert auf der Verarbeitung verschiedener während des Prozesses gesammelter Sensordaten unter Anwendung Künstlicher Neuronale Netze (KNN). So ließen sich die Qualitätsmerkmale Härte und Dichte auf der Datenbasis von 50 additiv gefertigten Probenwürfel mit einer Abweichung < 2 % vorhersagen. Des Weiteren wurde die Übertragbarkeit des KNN auf eine Schaufelgeometrie untersucht. Auch hier ließen sich Härte und Dichte hervorragend prognostizieren (Abweichung < 1,5 %), sodass der Ansatz als validiert betrachtet werden kann. KW - Kl KW - Directed Energy Depositio KW - Qualitätssicherung PY - 2022 SN - 0036-7184 VL - 74 IS - 10 SP - 672 EP - 679 PB - DVS Media CY - Düsseldorf AN - OPUS4-56284 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - El-Sari, B. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Investigation of the Extrapolation Capability of an Artificial Neural Network Algorithm in Combination with Process Signals in Resistance Spot Welding of Advanced High-Strength Steels N2 - Resistance spot welding is an established joining process for the production of safetyrelevant components in the automotive industry. Therefore, consecutive process monitoring is essential to meet the high quality requirements. Artificial neural networks can be used to evaluate the process parameters and signals, to ensure individual spot weld quality. The predictive accuracy of such algorithms depends on the provided training data set, and the prediction of untrained data is challenging. The aim of this paper was to investigate the extrapolation capability of a multi-layer perceptron model. That means, the predictive performance of the model was tested with data that clearly differed from the training data in terms of material and coating composition. Therefore, three multi-layer perceptron regression models were implemented to predict the nugget diameter from process data. The three models were able to predict the training datasets very well. The models, which were provided with features from the dynamic resistance curve predicted the new dataset better than the model with only process parameters. This study shows the beneficial influence of process signals on the predictive accuracy and robustness of artificial neural network algorithms. Especially, when predicting a data set from outside of the training space. KW - Automotive KW - Artificial intelligence KW - Quality monitoring KW - Resistance spot welding KW - Quality assurance PY - 2021 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-539783 DO - https://doi.org/10.3390/met11111874 VL - 11 IS - 11 SP - 1 EP - 11 PB - MDPI AN - OPUS4-53978 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Marko, A. A1 - Bähring, S. A1 - Raute, J. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Quality Prediction in Directed Energy Deposition Using Artificial Neural Networks Based on Process Signals N2 - The Directed Energy Deposition process is used in a wide range of applications including the repair, coating or modification of existing structures and the additive manufacturing of individual parts. As the process is frequently applied in the aerospace industry, the requirements for quality assurance are extremely high. Therefore, more and more sensor systems are being implemented for process monitoring. To evaluate the generated data, suitable methods must be developed. A solution, in this context, was the application of artificial neural networks (ANNs). This article demonstrates how measurement data can be used as input data for ANNs. The measurement data were generated using a pyrometer, an emission spectrometer, a camera (Charge-Coupled Device) and a laser scanner. First, a concept for the extraction of relevant features from dynamic measurement data series was presented. The developed method was then applied to generate a data set for the quality prediction of various geometries, including weld beads, coatings and cubes. The results were compared to ANNs trained with process parameters such as laser power, scan speed and powder mass flow. It was shown that the use of measurement data provides additional value. Neural networks trained with measurement data achieve significantly higher prediction accuracy, especially for more complex geometries. KW - DED KW - Artificial neural network KW - Process monitoring KW - Quality assurance KW - Data preparation PY - 2022 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-547039 DO - https://doi.org/10.3390/app12083955 VL - 12 IS - 8 SP - 1 EP - 13 PB - MDPI AN - OPUS4-54703 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Marko, A. A1 - Bähring, S. A1 - Raute, J. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Quality Prediction in Directed Energy Deposition Using Artificial Neural Networks Based on Process Signals N2 - The Directed Energy Deposition process is used in a wide range of applications including the repair, coating or modification of existing structures and the additive manufacturing of individual parts. As the process is frequently applied in the aerospace industry, the requirements for quality assurance are extremely high. Therefore, more and more sensor systems are being implemented for process monitoring. To evaluate the generated data, suitable methods must be developed. A solution, in this context, was the application of artificial neural networks (ANNs). This article demonstrates how measurement data can be used as input data for ANNs. The measurement data were generated using a pyrometer, an emission spectrometer, a camera (Charge-Coupled Device) and a laser scanner. First, a concept for the extraction of relevant features from dynamic measurement data series was presented. The developed method was then applied to generate a data set for the quality prediction of various geometries, including weld beads, coatings and cubes. The results were compared to ANNs trained with process parameters such as laser power, scan speed and powder mass flow. It was shown that the use of measurement data provides additional value. Neural networks trained with measurement data achieve significantly higher prediction accuracy, especially for more complex geometries. KW - DED KW - Artificial neural network KW - Data preparation KW - Quality assurance KW - Process monitoring PY - 2022 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-555063 DO - https://doi.org/10.3390/app12083955 SN - 2076-3417 VL - 12 IS - 8 SP - 1 EP - 13 PB - MDPI CY - Basel AN - OPUS4-55506 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Gook, S. A1 - Midik, A. A1 - Biegler, M. A1 - Gumenyuk, Andrey A1 - Rethmeier, Michael T1 - Joining 30 mm Thick Shipbuilding Steel Plates EH36 Using a Process Combination of Hybrid Laser Arc Welding and Submerged Arc Welding N2 - This article presents a cost-effective and reliable method for welding 30 mm thick sheets of shipbuilding steel EH36. The method proposes to perform butt welding in a two-run technique using hybrid laser arc welding (HLAW) and submerged arc welding (SAW). The HLAW is performed as a partial penetration weld with a penetration depth of approximately 25 mm. The SAWis carried out as a second run on the opposite side. With a SAWpenetration depth of 8 mm, the weld cross-section is closed with the reliable intersection of both passes. The advantages of the proposed welding method are: no need for forming of the HLAW root; the SAW pass can effectively eliminate pores in the HLAWroot; the high stability of the welding process regarding the preparation quality of the weld edges. Plasma cut edges can be welded without lack of fusion defects. The weld quality achieved is confirmed by destructive tests. KW - Shipbuilding steel KW - Hybrid laser arc welding KW - Submerged arc welding KW - Hardness KW - Bending test KW - Two-run welding technique KW - Microstructure PY - 2022 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-556090 DO - https://doi.org/10.3390/jmmp6040084 SN - 2504-4494 VL - 6 IS - 4 SP - 1 EP - 11 PB - MDPI CY - Basel AN - OPUS4-55609 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -