TY - CONF A1 - Wandtke, Karsten T1 - Neutronen- und Röntgendiffraktion zur Einflussanalyse des Bauteil-Designs auf die Eigenspannungen bei der additiven Fertigung mit hochfestem Stahl N2 - Vorstellung und Gegenüberstellung von Eigenspannungsanalysen mittels Röntgen- und Neutronenbeugung an einer additiven Prüfgeometrie aus hochfestem Stahl. Einflussanalyse des Designs (Länge, Höhe, Wandstärke) von additiv gefertigten Bauteilen aus hochfestem Stahl auf die Eigenspannungen. T2 - Bachelor-, Master-, Doktoranden-Kolloquium OvGU Magdeburg CY - Magdeburg, Germany DA - 25.01.2023 KW - Additive Fertigung KW - Hochfester Stahl KW - Eigenspannungen PY - 2023 AN - OPUS4-57688 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Scharf-Wildenhain, R. A1 - Hälsig, A. A1 - Hensel, J. A1 - Wandtke, Karsten A1 - Schröpfer, Dirk A1 - Kannengießer, Thomas T1 - Korrelation von Wärmeführung, Nahtgeometrie, Bauteildesign und Eigenspannungen bei DED-Arc mit hochfesten Zusatzwerkstoffen N2 - Hochfeste Feinkornbaustähle verfügen über großes Potenzial für gewichtsoptimierte, effiziente Strukturen in vielen modernen Stahlkonstruktion. Weitere Effizienzsteigerungen können durch additives Fertigen sowie bionische Bauweisen erreicht werden. Hochfeste Zusatzwerkstoffe für formgebendes MSG-Schweißen (engl.: Wire Arc Additive Manufacturing, WAAM) sind bereits von den Schweißzusatzherstellern lieferbar. Eine breite industrielle Anwendung insbesondere für KMU ist aufgrund fehlender quantitativer Erkenntnisse und Richtlinien bezüglich schweißbedingter Beanspruchungen und Bauteilsicherheit während der Herstellung und des Betriebs derzeit stark limitiert. In einem gemeinsamen Forschungsprojekt (FOSTA-P1380/IGF21162BG) der BAM und der TU Chemnitz werden daher die mit Eigenspannungsausbildung und der Gefahr einer Kaltrissbildung verbundenen prozess- und werkstoffbedingten sowie konstruktiven Einflüsse beim WAAM hochfester Stähle untersucht. Der vorliegende Beitrag fokussiert die Analyse der Auswirkungen von Schweißwärmeführung und Design der WAAM-Bauteile auf Nahtgeometrie, Materialausnutzung und Eigenspannungen. Hierfür werden geometrisch definierte Probenkörper (Hohlquader) vollautomatisiert mit einem speziellen, hochfesten WAAM-Massivdraht (Streckgrenze >790 MPa) geschweißt. Die Wärmeführung wird innerhalb eines statistischen Versuchsplans so variiert, dass die Dt8/5-Abkühlzeiten im empfohlenen Verarbeitungsbereich (ca. 5 s bis 20 s) liegen. Das WAAM-Schweißen komplexer Geometrien mit variierenden Schweißwärmeführungen und geometrischen Verhältnissen bzw. Wanddicken bedingt neben den Auswirkungen auf die Abkühlbedingungen, Abkühlzeiten und Gefüge deutliche Einflüsse auf die konstruktiven Steifigkeitsverhältnisse beim Schweißen. Es zeigen sich anhand der Schweißexperimente signifikante Auswirkungen durch Probenskalierung und Wärmeeinbringung auf die resultierenden lokalen Eigenspannungen. Die Folge können ungünstige Bauteileigenschaften und risskritische Zugeigenspannungen sein. T2 - 43. Assistentenseminar Füge- und Schweißtechnik 2022 CY - Chemnitz, Germany DA - 27.09.2022 KW - Additive Fertigung KW - Hochfester Stahl KW - Eigenspannungen PY - 2023 VL - 386 SP - 1 EP - 7 PB - DVS Media CY - Düsseldorf AN - OPUS4-59232 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Wandtke, Karsten T1 - Einfluss trennender Fertigungsschritte auf die Eigenspannungen in additiv gefertigten Bauteilen aus hochfestem Stahl N2 - Additive Fertigungsverfahren wie das Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) ermöglichen die effiziente Fertigung von gewichtsoptimierten endkonturnahen Strukturen in modernen Stahlkonstruktionen. Ihre Effizienz kann weiter durch die Verwendung von hochfesten Stählen gesteigert werden. Dies erlaubt eine signifikante Einsparung von Kosten, Zeit und Ressourcen. Entsprechende Schweißzusatzwerkstoffe für Lichtbogenschweißverfahren sind kommerziell verfügbar. Fehlende Richtlinien und fehlende quantitative Kenntnisse über die schweißtechnische Beanspruchung während der Fertigung und im Betrieb limitieren den industriellen Einsatz stark. Daher werden in einem aktuellen Vorhaben (IGF-Nr. 21162 BG) der BAM und TU Chemnitz die wesentlichen Einflüsse und komplexen Interaktionen durch Werkstoff, Fertigungsprozess, Konstruktion und trennende Fertigungsschritte auf den Beanspruchungszustand untersucht. Der vorliegende Beitrag fokussiert hierfür die Auswirkungen trennender Fertigungsschritte auf Verzug und Eigenspannungen definierter WAAM-Prüfkörper. Die Eigenspannungsanalyse erfolgt mittels Röntgenbeugung. Die große Anzahl an Ergebnissen von zuvor untersuchten Referenzproben, die mit einem speziellen WAAM-Massivdraht (Streckgrenze >820 MPa) bei unterschiedlicher Wärmeführung und Geometrie vollautomatisiert geschweißt wurden, lässt eine Korrelation der Messdaten zu. Hierzu erfolgt die Analyse des Ausgangszustandes und abschließend des Zustandes nach trennender Bearbeitung, welche begleitend mittels digitaler Bildkorrelation hinsichtlich des Verzuges untersucht wurden. So ist zu beobachten, dass die Geometrie deutlichen Einfluss auf Relaxation und Umlagerung der Eigenspannungen hat und damit die Risssicherheit positiv beeinflussen kann. T2 - 23. Werkstofftechnisches Kolloquium CY - Chemnitz, Germany DA - 29.03.2023 KW - Additive Fertigung KW - Hochfester Stahl KW - Eigenspannungen KW - Residual stress PY - 2023 AN - OPUS4-59231 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Wandtke, Karsten A1 - Schröpfer, Dirk A1 - Kannengießer, Thomas A1 - Scharf-Wildenhain, Ronny A1 - Hälsig, Andre A1 - Kromm, Arne A1 - Hensel, J. T1 - Fertigungsbedingte Beanspruchungen und Kaltrisssicherheit in generativ gefertigten Bauteilen aus hochfesten Feinkornbaustählen N2 - Additive Fertigungsverfahren wie das Direct Energy Deposition-Arc (DED-Arc) oder Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) ermöglichen die effiziente Herstellung gewichtsoptimierter, endkonturnaher Bauteile im modernen Stahlbau. Steigerungen der Effizienz können durch den Einsatz hochfester Stähle erreicht werden, insbesondere durch Verringerung von Wandstärken und Bauteilgewicht sowie signifikante Einsparung von Kosten, Zeit und Ressourcen. DED-Arc Schweißzusatzwerkstoffe sind bereits auf dem Markt verfügbar, allerdings fehlen Richtlinien und quantitative Kenntnisse über die schweißbedingte Beanspruchung während der Fertigung und im Betrieb, welche den industriellen Einsatz stark limitieren. In einem gemeinsamen Projekt der BAM und der Technischen Universität Chemnitz wurden die wesentlichen Einflüsse und komplexen Wechselwirkungen von Werkstoff, Fertigungsverfahren, Konstruktion und Bearbeitungsschritten auf die Eigenspannungen untersucht. Ziel war es, den stahlverarbeitenden Anwendern, insbesondere KMU, eine risssichere und beanspruchungsgerechte Herstellung und Modifizierung von Bauteilen und Halbzeugen aus hochfesten Feinkornbaustahl unter Verwendung MSG-basierter generativer Verfahren zu ermöglichen. T2 - DVS Innovationstage 2024 CY - Düsseldorf, Germany DA - 10.04.2024 KW - Feinkornbaustähle KW - Additive Fertigung KW - Kaltrisssicherheit KW - Direct Energy Deposition-Arc (DED-Arc), Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) PY - 2024 AN - OPUS4-61934 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Marquardt, R. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Funktional gradierte Materialien auf Basis von Stellite und Stahl im Laserpulver-Auftragschweißen N2 - Das Hinzufügen von Stellite auf Stahl ist eine typische Vorgehensweise um Bauteile gegen Verschleiß und Korrosion zu schützen. Der Sprung in den Materialeigenschaften kann jedoch zu Rissen und somit zum Versagen der Beschichtung führen. Um die Lebensdauer von Beschichtungen zu erhöhen wird daher ein gradierter Übergang mit verschiedenen Materialpaarungen untersucht. T2 - 13. Fachtagung Verschleiss- und Korrosionsschutz von Bauteilen durch Auftragschweißen CY - Haale (Saale), Germany DA - 22.06.2022 KW - FGM KW - DED KW - AM KW - Functionally Graded Materials KW - Additive Manufacturing KW - Directed Energy Deposition PY - 2022 SP - 66 EP - 73 AN - OPUS4-55504 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - RPRT A1 - El-Sari, B. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Einfluss von Oberflächenbeschichtungen auf die flüssigmetallinduzierte Rissbildung beim Widerstandspunktschweißen von hochfesten Stahlfeinblechen BT - Schlussbericht vom 15.09.2022 zu IGF-Vorhaben Nr. 20812 N : Berichtszeit: 01.10.2019 bis 31.03.2022 N2 - Die Beschichtung hochfester Stahlfeinbleche beeinflusst das Auftreten von flüssigmetallinduzierter Rissbildung (LME). Daher wurden in dieser Arbeit industrieübliche Beschichtungen bei gleichem Grundwerkstoff hinsichtlich ihres Aufbaus und chemischer Zusammensetzung charakterisiert und bezüglich ihrer LME Anfälligkeit untersucht. Aus dieser vergleichenden Untersuchung heraus wurden Potentiale für die Widerstandsfähigkeit gegen LME identifiziert. Diese Potentiale werden experimentell durch den Einsatz einer von der Forschungsstelle entwickelten Methode überprüft. Gegenstand der Untersuchungen waren neben unbeschichteten Proben industrieübliche Zinküberzüge wie Elektrolytisch verzinkt, Feuerverzinkt, Galvannealed und Zink-Magnesium Beschichtungen. Die LME Anfälligkeit dieser unterschiedlichen Überzüge wird mit einem Schweißen unter Zugbelastung Versuchsaufbau untersucht. Dabei ergibt sich die resultierende Anfälligkeit aus den auftretenden Risslängen und der Auftrittswahrscheinlichkeit von LME bei den einzelnen Versuchen. Es konnte eine LME Anfälligkeits-Rangfolge für die Zinküberzüge festgestellt werden. Zink-Magnesium Beschichtungen galten als besonders LME Anfällig, gefolgt von Feuerverzinkt und Galvannealed. Die größte LME Resistenz wurde bei elektrolytisch verzinkten Proben festgestellt. Aus den Ergebnissen werden Handlungsempfehlungen zur Erhöhung der Verarbeitungssicherheit bzw. Schweißpunktqualität abgeleitet. KW - Widerstandspunktschweißen KW - Hochfester Stahl KW - Liquid Metal Embrittlement KW - Flüssigmetallinduzierte Rissbildung KW - Zink PY - 2022 SN - 978-3-96780-030-2 SP - 1 EP - 39 PB - Forschungsvereinigung Stahlanwendung e. V. CY - Düsseldorf AN - OPUS4-58060 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Marquardt, R. A1 - Bähring, S. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Künstliche Neuronale Netze zur Qualitätsprognose von Funktional Gradierten Materialien im laserbasierten Directed Energy Deposition N2 - Durch pulverbasiertes Directed-Energy Deposition lassen sich Gradierungen fertigen, um diskrete Materialübergänge zu vermeiden und die Lebensdauer von Hartschichten zu erhöhen. Die Kombination aus Stahl als Basiswerkstoff und einer verschleiß- und korrosionsbeständigen Co-Cr Legierung verspricht durch Vermeiden von Spannungskonzentrationen das Verhindern von Abplatzungen und Rissen in der Schutzschicht. Um die Qualität des gefertigten Bauteils zu beurteilen, liegen für solche Funktional Gradierten Materialien (FGM) wenig Erkenntnisse vor. Daher wird im Rahmen dieser Studie eine Methodik erarbeitet, um die relative Dichte eines Funktional Gradierten Materials auf Stahl und Co-Cr Basis mittels Maschinendaten zu bestimmen. Anschließend wird unter Einsatz eines künstlichen neuronalen Netzes anhand von Sensordaten die relative Dichte vorhergesagt. Das trainierte Netz erreicht eine Vorhersagegenauigkeiten von 99,83%. Abschließend wird eine Anwendung anhand von einem Demonstrator gezeigt. T2 - 3. Fachtagung Additive Manufacturing CY - Halle, Germany DA - 05.10.2023 KW - Directed Enery Deposition KW - Künstliche Neuronale Netze KW - Additive Manufacturing KW - DED KW - KI KW - AM PY - 2023 SP - 1 EP - 8 PB - SLV Halle AN - OPUS4-58692 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - El-Sari, B. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Verbesserung der Übertragbarkeit eines künstlichen neuronalen Netzes zur Qualitätsvorhersage beim Widerstandspunktschweißen von hochfesten Stählen N2 - Eine typische Automobilkarosserie kann bis zu 5000 Widerstandspunktschweißverbindungen aufweisen, welche hohen Qualitätsanforderungen genügen müssen. Daher ist eine durchgehende Prozessüberwachung unerlässlich. Die Transformation zur E-Mobilität in der Automobilindustrie und die damit einhergehende Reichweitenproblematik treiben die Entwicklung und Einführung neuer hochfester Stähle an. Dies resultiert in einem gesteigerten Fertigungsaufwand hinsichtlich einer stabilen Prozess-führung in der Fügetechnik. Um diesen Anstieg an Komplexität zu bewältigen, sind die Methoden der künstlichen Intelligenz ein geeignetes Mittel. Mit ihnen kann, durch Auswertung der Prozessparameter und -signale, die individuelle Schweißpunktqualität sichergesellt werden. Die Vorhersagegenauigkeit von neuen Daten, also das extrapolieren, stellt für die meisten Algorithmen eine große Herausforderung dar. In dieser Arbeit wird ein künstliches neuronales Netz zur Vorhersage des Punktdurchmessers von Widerstandspunktschweißungen anhand von Prozessparametern implementiert. Die Vorhersagegenauigkeit und Extrapolationsfähigkeit des Modells wird durch die Auswertung des dynamischen Widerstandssignals verbessert. Um die Extrapolationsfähigkeit zu untersuchen, wird die Vorhersagegenauigkeit des Modells mit Daten getestet, die sich in Bezug auf den Werkstoff und der Beschichtungszusammensetzung deutlich von den Trainingsdaten unterscheiden. Dazu wurden mehrere Schweißexperimente mit Werkstoffen verschiedener Hersteller durchgeführt und nur ein Teil der Daten in das Training einbezogen. Die Ergebnisse dieser Arbeit verdeutlichen den positiven Einfluss der Prozesssignale auf die Robustheit des Modells und die Skalierbarkeit der Algorithmen künstlicher neuronaler Netze auf Daten außerhalb des Trainingsraums. T2 - DVS Congress 2023 Große Schweißtechnische Tagung CY - Essen, Germany DA - 11.09.2023 KW - Widerstandspunktschweißen KW - Hochfester Stahl KW - Künstliche Intelligenz KW - Neuronales Netz KW - Fügequalität PY - 2023 SN - 978-3-96144-230-0 SP - 772 EP - 779 AN - OPUS4-58693 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Neumann, Benedikt A1 - Biegler, Max A1 - Goecke, Sven-Frithjof A1 - Rethmeier, Michael T1 - Detektion von Bindefehlern beim DED-Arc T1 - Detection of Lack of Fusion during DED-Arc N2 - Based on artificial intelligence (AI) developed for monitoring arc welding, this article presents a deep neural network for monitoring lack of fusion defects in wire arc additive manufacturing of aluminium. The aim is to detect defects in built-up volumes on the basis of weld source data. These can be successfully processed by the algorithm presented and a trained AI. The achieved accuracy of the network is 90 percent. N2 - In dem Beitrag wird aufbauend auf Machine-Learning-Modellen, welche bereits zum Überwachen des Schutzgasschweißen erforscht wurden, ein tiefes neuronales Netz (DNN) zum Monitoring beim DED-Arc von Aluminium vorgestellt. Ziel ist die Detektion von Bindefehlern in den aufgebauten Volumina auf Grundlage von in Echtzeit gemessenen Schweißstromquellensignalen. Es werden Merkmalsvariablen durch Vorverarbeitung extrahiert sowie die Korrelation zwischen den Merkmalsvariablen und den Defekten analysiert. Durch den vorgestellten Algorithmus werden diese automatisiert als Input an ein DNN übergeben. Das entwickelte und trainierte neuronale Netz erkennt anhand signifikanter Merkmale aus den Strom- und Spannungsdaten Bindefehler mit einer Genauigkeit von ca. 90 Prozent. KW - DED-Arc KW - Aluminiumschweißen KW - Bindefehler KW - Prozessüberwachung KW - Maschinelles Lernen KW - Deep Neural Network PY - 2024 DO - https://doi.org/10.1515/zwf-2024-1107 VL - 8 SP - 577 EP - 583 PB - Walter de Gruyter GmbH AN - OPUS4-61630 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Marquardt, R. A1 - Gook, S. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Handgeführtes Laserstrahlschweißen am T-Stoß eines niedrig legierten Stahls N2 - Das handgeführte Laserstrahlschweißen gewinnt in der Industrie zunehmend an Bedeutung, da die hohe Produktivität und die einfache Handhabung Unternehmen wirtschaftliche Vorteile bieten. Derzeit ist der Einsatz in der Industrie jedoch auf Teile mit ästhetischen Anforderungen beschränkt, die häufig aus hochlegiertem Stahl bestehen. Um das Handschweißen mit Laserstrahl auch für Bauteile aus kostengünstigen Stähle mit guten mechanischen Eigenschaften einsetzen zu können, untersucht diese Studie den Einfluss des Schutzgases auf die Porosität am mikrolegierten Stahl HX340LAD mit einer Dicke von 1,5 mm. Getestet wurden die Gase Argon, Stickstoff, CO2 sowie Mischungen aus Argon und CO2 an T-Stöße mit Zusatzdraht. Die Qualifizierung der Porosität erfolgte gemäß DIN EN ISO 13919-1 an Querschliffen als auch mittels Röntgenuntersuchung. Die Ergebnisse zeigen, dass für diesen Stahl die Bewertungsgruppe B mittels CO2 als Schutzgas erreicht werden kann. Stickstoff führt zu Gruppe C, Argon zu D. KW - Handgeführtes Laserstrahlschweißen KW - HHLW KW - Stahl KW - Laser PY - 2025 VL - 2025 IS - 06 SP - 44 EP - 47 PB - DVS Media AN - OPUS4-63345 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Marquardt, R. A1 - Osayi, J. A1 - Kmieciak, S. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Verschleißschutz einer Schneckengeometrie durch funktional gradierte Materialien N2 - Hochbelastete Stahlbauteile lassen sich durch Auftragen von Kobalt-Chrom Legierungen vor Verschleiß schüt-zen. Die plötzliche Änderung der Materialeigenschaften führt jedoch zu Spannungen und Rissen im Anbindungs-bereich. Daraus resultierende Abplatzungen stellen eine Gefahr für die Funktionsfähigkeit der Maschine und damit für Mensch und Umwelt dar. Um die Belastbarkeit der Schutzschicht zu verbessern, kann die Anbindung durch einen gradierten Materialübergang optimiert werden. Diese funktional gradierten Materialien können mit-tels pulverbasiertem Directed Energy Deposition aufgetragen werden. Die Methodik zum Aufbau und zur Quali-tätssicherung solcher Materialien wurde in vorangegangenen Arbeiten für dickwandige Geometrien gezeigt. Für dünnwandige Geometrien ist die Anwendbarkeit bisher unzureichend untersucht worden. Diese Arbeit zeigt am Beispiel einer dünnwandigen gradierten Schneckengeometrie die Einsatzfähigkeit der Methodik. Dafür wird die Gefügestruktur der Gradierung auf Fehler untersucht und der Härteverlauf gemessen. Außerdem wird die relative Dichte anhand eines bereits trainierten neuronalen Netzes vorhergesagt und mit einer Porositätsuntersuchung verglichen. T2 - 14. Tagung Verschleiß- und Korrosionsschutz von Bauteilen durch Auftragschweißen CY - Halle (Saale), Germany DA - 12.06.2024 KW - Directed Enery Deposition KW - Funktionally Graded Material KW - Additive Manufacturing KW - DED KW - FGM KW - AM PY - 2024 AN - OPUS4-62688 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - van de Kreeke, Johannes T1 - QI-Digital-Werkzeuge: DRMD N2 - Im Rahmen der Initiative QI-Digital wird ein digitales Referenzmaterial-Zertifikat (DRMD) entwickelt. Es basiert auf dem digitalen Kalibrierzertifikat (DCC) und ist ebenso wie dieses ein Element des Quality-X-Ökosystems. Die Entwicklung fokussiert zunächst auf zwei Produkte: das DRMD-XML-Schema einerseits und einen DRMD-Generator andererseits, mit dem händisch und/oder mittels KI DRMD-Dateien generiert werden können. Als Repositorium - und vor allem auch als PR-Maßnahme - könnte die COMAR-Datenbank dienen. T2 - Forum QI-Digital 2024 CY - Berlin, Germany DA - 09.10.2024 KW - Digitalisierung KW - Qualitätsinfrastruktur PY - 2024 AN - OPUS4-61886 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - El-Sari, B. A1 - Biegler, M. A1 - Gook, S. A1 - Rethmeier, Michael T1 - KI zur Prozessüberwachung im Unterpulverschweißen N2 - Beim Unterpulverschweißen sind die Prozessgeräusche ein Indikator für eine gute Fügequalität. Diese Beurteilung kann i.d.R. nur von einer erfahrenen Fachkraft durchgeführt werden. Eine kürzlich entwickelte künstliche Intelligenz kann automatisch das akustische Prozesssignal anhand vortrainierter Merkmale klassifizieren und die Fügequalität anhand des Geräuschs beurteilen. Der Algorithmus, einmal richtig trainiert, kann den Prüfaufwand beim Unterpulverschweißen deutlich reduzieren. KW - Unterpulverschweißen KW - Künstliche Intelligenz KW - Prozessüberwachung KW - Körperschall PY - 2024 SP - 1 EP - 2 AN - OPUS4-59483 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Marquardt, R. A1 - Osayi, J. A1 - Kmieciak, S. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Verschleißschutz einer Schneckengeometrie durch funktional gradierte Materialien N2 - Hochbelastete Stahlbauteile lassen sich durch Auftragen von Kobalt-Chrom Legierungen vor Verschleiß schützen. Die plötzliche Änderung der Materialeigenschaften führt jedoch zu Spannungen und Rissen im Anbindungsbereich. Daraus resultierende Abplatzungen stellen eine Gefahr für die Funktionsfähigkeit der Maschine und damit für Mensch und Umwelt dar. Um die Belastbarkeit der Schutzschicht zu verbessern, kann die Anbindung durch einen gradierten Materialübergang optimiert werden. Diese funktional gradierten Materialien können mittels pulverbasiertem Directed Energy Deposition aufgetragen werden. Die Methodik zum Aufbau und zur Qualitätssicherung solcher Materialien wurde in vorangegangenen Arbeiten für dickwandige Geometrien gezeigt. Für dünnwandige Geometrien ist die Anwendbarkeit bisher unzureichend untersucht worden. Diese Arbeit zeigt am Beispiel einer dünnwandigen gradierten Schneckengeometrie die Einsatzfähigkeit der Methodik. Dafür wird die Gefügestruktur der Gradierung auf Fehler untersucht und der Härteverlauf gemessen. Außerdem wird die relative Dichte anhand eines bereits trainierten neuronalen Netzes vorhergesagt und mit einer Porositätsuntersuchung verglichen. T2 - 14. Tagung Verschleiß- und Korrosionsschutz von Bauteilen durch Auftragschweißen CY - Halle a. d. Saale, Germany DA - 12.06.2024 KW - Directed Enery Deposition KW - Funktionally Graded Material KW - Additive Manufacturing KW - DED KW - FGM KW - AM PY - 2024 SP - 1 EP - 7 PB - SLV Halle AN - OPUS4-60721 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hilgenberg, Kai T1 - Redesign, Repair, Recycle: R-Strategien bei der additiven Fertigung N2 - Der Vortrag stellt ausgewählte Beispiele aus Projekten des Kompetenzzentrums AM@BAM vor, die das Potenzial der additiven Fertigung bei der Umsetzung von R-Strategien im Kontext der Kreislaufwirtschaft aufzeigen. PBF-LB/M kann genutzt werden für ein Redesign von Komponenten mit dem Ziel der Gewicht- und Materialeinsparung. Das gleiche Verfahren wie auch DED-ARC und das Kaltgasspritzen können für die Reparatur anspruchsvoller Legierungen oder Geometrien genutzt werden. Das Thema Recycling wird am Beispiel der Wiedernutzung von Pulver aus dem PBF-LB/M-Prozess adressiert. T2 - DVM-Tagung: Strukturfestigkeit und Produktlebenszyklus – Vom Design bis zur Kreislaufwirtschaft CY - Berlin, Germany DA - 07.10.2025 KW - Additive Fertigung KW - R-Strategien KW - Repair KW - Reparatur PY - 2025 AN - OPUS4-64324 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Raute, Julius A1 - Schmidt, Jonathan A1 - Jokisch, Torsten A1 - Biegler, Max A1 - Rethmeier, Michael T1 - Prozessführung und erreichbare Nahtqualitäten: Elektronenstrahlschweißen von additiv gefertigtem Inconel 939 N2 - Additive Fertigungstechnologien wie das Laser-Pulverbett-Verfahren bieten großes Potenzial für die Fertigung von Neu und Ersatzteilen für stationäre Gasturbinen aus Nickelsuperlegierungen wie Inconel 939 (IN939). Um die Integration in bestehende Baugruppen zu ermöglichen und Bauraumbeschränkungen zu überwinden, muss die Prozesskette der additiven Fertigung um geeignete Fügetechniken erweitert werden. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich daher mit dem Schweißen von Inconel 939. Hierbei werden Bleche aus Gussmaterial und der additiven Herstellung mittels Laser im Pulverbett beim Elektronenstrahlschweißen verglichen. Im Fokus der Untersuchung stehen die erreichbare Nahtqualität im Hinblick auf geometrische Unregelmäßigkeiten sowie innere Defekte in Form von Mikrorissen in der Wärmeeinflusszone. Bei der Auswertung der geschweißten Proben zeigen sich keine Unterschiede in der Ausbildung der Nahtform zwischen dem additiv gefertigten Material und dem Gusswerkstoff. Für beide Materialien ließ sich bei hohen Vorschubgeschwindigkeiten von 20 mm/s die höchste Bewertungsgruppe für Strahlgeschweißte Nähte nach DIN EN ISO 13919-1 erreichen. Unabhängig von der Herstellungsart zeigen beide Materialien eine Zunahme der Rissneigung mit steigendem Vorschub. Das Material aus der additiven Herstellung weist aufgrund seiner Mikrostruktur insgesamt jedoch deutlich weniger Mikrorisse auf, was Potenzial für die Anwendung in der Praxis eröffnet. KW - Elektronenstrahlschweißen KW - PBF-LB/M KW - Inconell939 PY - 2025 UR - https://www.schweissenundschneiden.de/artikel/prozessfuehrung-und-erreichbare-naht-qualitaeten-elektronenstrahlschweissen-von-additiv-gefertigtem-inconel-939 DO - https://doi.org/10.53192/SUS202510 VL - 77 IS - 10 SP - 2 EP - 8 PB - DVS Media Verlag CY - Eltville am Rhein, Deutschland AN - OPUS4-64300 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Raute, Julius A1 - Beret, Alexander A1 - Biegler, Max A1 - Rethmeier, Michael T1 - Ökobilanzierung in der additiven Fertigung – Laser- vs. Elektronenstrahl N2 - Die additive Fertigung gewinnt für industrielle Anwendungen zunehmend an Bedeutung. In diesem Zusammenhang sind Verfahren der Directed Energy Deposition (DED) besonders gefragt, um hohe Aufbauraten zu erreichen. Neben den bekannten laserstrahlbasierten Verfahren hat auch der Elektronenstrahl die industrielle Marktreife erreicht. Das Wire Electron Beam Additive Manufacturing bietet zum Beispiel Vorteile bei der Verarbeitung von Kupferwerkstoffen. In der Literatur wird die höhere Energieeffizienz und die daraus resultierende Verbesserung der CO2-Bilanz des Elektronenstrahls hervorgehoben. Es fehlt jedoch an praktischen Studien mit Messdaten, um das Potenzial der Technologie zu quantifizieren. In dieser Arbeit wird eine vergleichende Ökobilanz zwischen der additiven Fertigung mit Draht und Elektronenstrahl (DED-EB) und der additiven Fertigung mit Laserstrahl und Pulver (DED-LB) durchgeführt. Dazu werden die Ressourcen für die Herstellung ermittelt, ein Testbauteil mit beiden Verfahren hergestellt und der gesamte Energieverbrauch gemessen. Die Umweltauswirkungen werden dann mit den Faktoren Treibhauspotenzial (GWP100), Ozonbildungspotenzial (POCP), Versauerungspotenzial (AP), Eutrophierungspotenzial (EP) abgeschätzt. Es zeigt sich, dass das Wire Electron Beam Additive Manufacturing durch einen deutlich geringeren Energiebedarf gekennzeichnet ist. Darüber hinaus gewährleistet die Verwendung von Draht eine größere Ressourceneffizienz, was zu insgesamt besseren Ökobilanzergebnissen führt. KW - Ökobilanzierung (LCA) KW - Additive Fertigung KW - Directed Energy Deposition KW - Kupfer KW - Wire Electron Beam Additive Manufacturing PY - 2024 SP - 26 EP - 32 AN - OPUS4-62234 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Neumann, B. A1 - Gottschalk, G.-F. A1 - Biegler, M. A1 - Goecke, S.-F. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Detektion von Bindefehlern mittels neuronaler Netze bei DED-Arc/M von Aluminium anhand von Echtzeit- Schweißstromquellendaten N2 - Mit der Anwendung des Schutzgasschweißens für additive Strukturen wird aufbauend auf Machine-Learning-Modellen, welche bereits zum Überwachen beim Verbindungsschweißen erforscht wurden, ein tiefes neuronales Netz (DNN) zum Monitoring beim DED-Arc/M von Aluminium vorgestellt. Ziel des Machine Learning Modells ist das Identifizieren von Bindefehlern in den aufgebauten Volumina mit prozessbegleitend gemessenen Schweißstromquellensignalen als Input. Es werden durch Algorithmen Merkmalsvariablen in der Vorverarbeitung der Daten extrahiert und die Korrelation zwischen den Merkmalsvariablen und den Bindefehlern analysiert. Durch den vorgestellten Algorithmus werden diese automatisiert als Input an ein DNN übergeben. Diese Arbeit untersucht die Genauigkeit der Klassifizierung von verschiedenen DNN-Architekturen mit jeweils 4 verdeckten Schichten. Als Trainings- und Testsatz werden randomisiert extrahierte Merkmale von defektfreien und fehlerhaften Proben verwendet, wobei Bindefehler zum Teil absichtlich provoziert werden. Das entwickelte neuronale Netz erkennt anhand signifikanter Merkmale aus den Strom- und Spannungsdaten Bindefehler mit einer Genauigkeit von ca. 90%. T2 - 45. Assistentenseminar Füge- und Schweißtechnik CY - Niederaudorf, Germany DA - 09.11.2024 KW - DED-Arc/M KW - Aluminiumschweißen KW - Prozessüberwachung KW - Machine Learning KW - Deep Neural Network KW - Bindefehler PY - 2025 SP - 139 EP - 144 PB - DVS Media GmbH AN - OPUS4-64838 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Epperlein, Martin T1 - Digitale Werkzeuge für eine datengetriebene Qualitätssicherung N2 - Der Vortrag stellt die in QI-Digital entwickelten und geplanten Werkzeuge einer digitalen Qualitätsinfrastruktur für die Additive Fertigung vor. Thematisiert werden u.a. die Verwaltungsschale und genormte Datenstrukturen im Kontext der Additiven Fertigung. Im Fokus steht hier die datengetriebene Qualitätssicherung. T2 - Jahrestreffen der VDMA Arbeitsgemeinschaft Additive Fertigung CY - Pegnitz, Germany DA - 13.10.2025 KW - Additive Fertigung KW - PBF-LB/M KW - Digitalisierung PY - 2025 AN - OPUS4-64402 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Epperlein, Martin T1 - Datengetriebene Qualitätssicherung für den PBF-LB/M Prozess N2 - Der Vortrag gibt einen Überblick über die aktuellen Aktivitäten im QI-Digital Use Case Additive Fertigung. Der Fokus liegt hier auf einer digitalen Qualitätssicherung. T2 - Symposium „Additive Fertigung: Pulverbasiertes Schmelzen mittels Laserstrahl“ CY - Leipzig, Germany DA - 14.08.2025 KW - Additive Fertigung KW - PBF-LB/M KW - Digitalisierung PY - 2025 AN - OPUS4-64400 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -