TY - CONF A1 - Epperlein, Martin T1 - Eine digital gestützte Qualitätssicherung für die additive Fertigung N2 - Die additive Fertigung (ugs. „3D-Druck“) ist bei der Herstellung von hochkomplexen metallischen Bauteilen, bionisch inspiriertem Leichtbau oder Prototypen nicht mehr wegzudenken. Für die konventionelle Fertigung hat sich das bestehende System der Qualitätsinfrastruktur (QI) bewährt. Die additive Fertigung vergrößert den gestalterischen Spielraum von möglichen Bauteilgeometrien und Prozessfehlern jedoch erheblich. Hier gerät die QI an ihre Grenzen, sodass die Fertigung und Zulassung sicherheitsrelevanter Bauteile sehr zeit- und kostenintensive Versuche erfordern. Eine moderne digitale QI erlaubt eine effizientere Qualitätssicherung für additiv gefertigte Bauteile. Dies erfordert eine durchgängig digitale Abbildung des physischen Materialflusses. T2 - Werner-von-Siemens Centre for Industry and Science - AM Querschnittstreffen CY - Online meeting DA - 21.06.2022 KW - Additive Fertigung KW - Qualitätssicherung KW - Digitalisierung PY - 2022 AN - OPUS4-55127 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Epperlein, Martin T1 - Eine digital gestützte Qualitätssicherung für die additive Fertigung N2 - Die Digitalisierung der Qualitätsinfrastruktur (QI) am Beispiel der Additiven Fertigung. Der Vortrag erörtert, wie die Elemente einer digitalen QI zur Qualitätssicherung und Zertifizierung in der Additiven Fertigung beitragen können. T2 - Treffen der Arbeitsgemeinschaft Additive Fertigung des VDMA CY - Coburg, Germany DA - 27.10.2022 KW - Qualitätsinfrastruktur KW - Additive Fertigung KW - Digitalisierung PY - 2022 AN - OPUS4-56165 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hilgenberg, Kai T1 - Herausforderungen in der additiven Fertigung sicherheitsrelevanter Komponenten N2 - Der Vortrag stellt nach einer kurzen allgemeinen Einleitung zur additiven Fertigung und des Laser Powder Bed Fusion Verfahrens einige Herausforderungen vor, die derzeitig den Einsatz von AM-Komponenten in sicherheitsrelevanten Anwendungen erschweren. Abschließend werden zwei Beispiele von Arbeiten der BAM gezeigt, die zur Überwindung dieser Herausforderungen beitragen können. T2 - Anwendertreffen des Laserverbundes Berlin-Brandenburg CY - Berlin, Germany DA - 25.11.2022 KW - Additive Fertigung KW - Laser Powder Bed Fusion PY - 2022 AN - OPUS4-56435 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Epperlein, Martin T1 - Digitalisierung der Qualitätsinfrastruktur am Beispiel der Additiven Fertigung N2 - Die Digitalisierung der Qualitätsinfrastruktur (QI) am Beispiel der Additiven Fertigung. Der Vortrag erörtert, wie man mit Elementen einer digitalen QI (DPP, DCoC, Smart Standard, DCC, etc.) aktuelle Herausforderungen in der Qualitätssicherung additiv gefertigter Bauteile adressieren kann. T2 - FORUM Qualitätssicherung in der additiven Fertigung – Quality Engineering CY - Online meeting DA - 13.09.2022 KW - Additive Fertigung KW - Qualitätssicherung KW - Digitalisierung KW - Qualitätsinfrastruktur PY - 2022 AN - OPUS4-56383 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Scheuschner, Nils A1 - Heinrichsdorff, F. A1 - Gordei, A. A1 - Ehlers, Henrik A1 - Kochan, J. A1 - Jahangir, H. A1 - Pelkner, Matthias A1 - Maierhofer, Christiane A1 - Hilgenberg, Kai T1 - In-situ Prozessüberwachung in der additiven Fertigung von Metallen (PBF-LB /M) mittels TT und ET N2 - Durch die additive Fertigung ergeben sich durch die nun mögliche wirtschaftliche Fertigung hochgradig individueller und komplexer metallischer Bauteile in kleinen Stückzahlen bis hinunter zum Einzelstück für viele Industriebereiche ganz neue Möglichkeiten. Gleichzeitig entstehen jedoch neue Herausforderungen im Bereich der Qualitätssicherung, da sich auf statistischen Methoden beruhende Ansätze nicht anwenden lassen, ohne wiederum die Vorteile der Fertigung massiv einzuschränken. Eine mögliche Lösung für dieses Problem liegt in der Anwendung verschiedener In-situ-Überwachungstechniken während des Bauprozesses. Jedoch sind nur wenige dieser Techniken kommerziell verfügbar und noch nicht so weit erforscht, dass die Einhaltung strenger Qualitäts- und Sicherheitsstandards gewährleistet werden kann. In diesem Beitrag stellen wir die Ergebnisse einer Studie über mittels L-PBF gefertigte Probekörper aus der Nickelbasis-Superlegierung Haynes 282 vor, bei denen die Bildung von Defekten durch lokale Variationen der Prozessparameter wie der Laserleistung provoziert wurde. Die Proben wurden in-situ mittels Thermographie, optischer Tomographie, Schmelzbadüberwachung und Wirbelstromprüfung sowie ex-situ mittels Computertomographie (CT) überwacht, mit dem Ziel, die Machbarkeit und die Aussichten der einzelnen Methoden für die zuverlässige Erkennung der Bildung relevanter Defekte zu bewerten. T2 - DGZfP Jahrestagung 2022 CY - Kassel, Germany DA - 23.05.2022 KW - Additive Manufacturing KW - Thermografie KW - Additive Fertigung KW - Thermography PY - 2022 AN - OPUS4-55851 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Scheuschner, Nils A1 - Heinrichsdorff, F. A1 - Gordei, A. A1 - Ehlers, Henrik A1 - Kochan, J. A1 - Jahangir, H. A1 - Pelkner, Matthias A1 - Maierhofer, Christiane A1 - Hilgenberg, Kai T1 - In-situ Monitoring of PBF-LB/M by thermography, optical tomography, melt-pool-monitoring and eddy current N2 - The formation of defects such as keyhole pores is a major challenge for the production of metal parts by Laser Powder Bed Fusion (LPBF). The LPBF process is characterized by a large number of influencing factors which can be hard to quantify. Machine Learning (ML) is a prominent tool to predict the outcome of complex processes on the basis of different sensor data. In this study, a ML model for defect prediction is created using thermographic image features as input data. As a reference, the porosity information calculated from an x-ray Micro Computed Tomography (µCT) scan of the produced specimen is used. Physical knowledge about the keyhole pore formation is incorporated into the model to increase the prediction accuracy. From the prediction result, the quality of the input data is evaluated and future demands on in-situ monitoring of LPBF processes are formulated. T2 - AM Bench 2022 CY - Bethesda, Washingthon DC, USA DA - 15.08.2022 KW - Additive Manufacturing KW - Thermography KW - Additive Fertigung KW - Thermografie PY - 2022 AN - OPUS4-55854 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Räpke, Toni A1 - Heinze, C. A1 - Hilgenberg, Kai A1 - Xu, Hongwu A1 - Scheuchner, Nils A1 - Mühlenweg, A. A1 - Odabasi, E. A1 - Rule, D. A1 - Hajduk, M. T1 - Geometrie- und Prozesseinflüsse auf lokale Bauteileigenschaften in der metallischen additiven Fertigung mittels Laserstrahlschmelzen N2 - Die mechanischen Eigenschaften und die Standardparametersätze werden im additiven Fertigungsverfahren Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) zumeist an Körpern ermittelt, die unter festen Randbedingungen gefertigt werden. In der Literatur wird allerdings von verschiedenen Autoren auf einen Einfluss von Geometrie und Prozess auf die resultierenden Eigenschaften hingewiesen [1, 2, 3]. Aufgrund des häufig großen Komplexitätsgrads von L-PBF Bauteilen und Prozessen, ist eine Abweichung angenommener Eigenschaften daher nicht auszuschließen. Das kann besonders für tragende und sicherheitsrelevante Komponenten kritisch sein und ist eine Herausforderung für die Qualitätssicherung. Aufwendige Trial-and-Error Versuche sind zumeist die Folge. Ein einheitliches und umfassendes Verständnis der Einflussfaktoren auf die resultierenden Eigenschaften im L-PBF Prozess ist zum aktuellen Stand nicht vorhanden. In diesem Vortrag werden erste Ergebnisse einer Studie vorgestellt, in der systematisch die Bandbreite möglicher Defekt- und Mikrostrukturvariationen in L-PBF Bauteilen am Beispiel der Nickelbasislegierung Haynes 282 untersucht wird. Aufbauend auf einer modellbasierten Beschreibung des lokalen Wärmehaushalts wurden Versuchspläne entwickelt, die eine Vielzahl möglicher Prozess- und Geometriekonfigurationen realer Anwendungen abbilden können. Zur Untersuchung des Geometrieeinflusses wurden typische Geometrieelemente komplexer Strukturen und deren Ausprägungen identifiziert. Prozessseitig wurden die Position im Bauraum, Schwankungen der Laserleistung, die Zwischenlagenzeit und die Belichtungsstrategie innerhalb der Schicht als typische Faktoren berücksichtigt. Die Zwischenlagenzeit bildet dabei Variationen im Bauraumfüllgrad ab. Die Belichtungsstrategie untersucht Effekte wie die Zwischenvektorzeit (engl. inter vector time, IVT) oder die lokale Vektorlänge. Die verschiedenen Konfigurationen wurden metallografisch bewertet. Die bisherigen Ergebnisse können einen Einfluss der Geometrie und des Prozesses auf die Defektbildung und die Mikrostruktur in L-PBF Bauteilen aufzeigen. Durch prozessbegleitende thermografische in situ Messungen konnte außerdem eine Abhängigkeit von lokalen und globalen Temperaturfeldern identifiziert werden. Die Erkenntnisse zeigen zudem, dass der geometrische Einfluss auf den lokalen Wärmehaushalt von Anordnung, Gestalt und Dimensionen der zweidimensionalen Belichtungsbereiche über die Aufbauhöhe abhängt. Das gewonnene Verständnis soll in die Entwicklung von Konstruktionsrichtlinien und Prüfkörpern einfließen, um Variationen lokaler Bauteileigenschaften in der zukünftigen Bauteil- und Prozessauslegung berücksichtigen zu können. T2 - 3. Fachtagung Werkstoffe und Additive Fertigung 2022 CY - Dresden, Germany DA - 11.05.2022 KW - Additive Fertigung KW - L-PBF PY - 2022 AN - OPUS4-55516 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hilgenberg, Kai T1 - Eine digitale QI für die moderne Produktion: Digital Quality Assurance in der Additiven Fertigung N2 - Der Vortragt stellt den Use Case Additive Fertigung und das zugehörige Reallabor in QI Digital in Kürze vor und zeigt, mit welchen digitalen Tools das Reallabor mit der übergeordneten Plattform QualityX Daten austauscht. T2 - QI Forum 2023 CY - Berlin, Germany DA - 10.10.2023 KW - Additive Fertigung KW - Digitale Qualitätssicherung KW - QI Digital PY - 2023 AN - OPUS4-58830 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hilgenberg, Kai T1 - Additive Fertigungsverfahren und Defekte N2 - Überblick über die derzeitig wichtigsten additiven Fertigungsverfahren für metallische Werkstoffe in der Industrie (PBF, DED, BJT) und Berücksichtigung der wesentlichen Prozessmerkmale und Nachbearbeitungsschritte. Vorstellung der wichtigsten Defektphänomene und Nennung von Ursachen und Abhilfemaßnahmen. T2 - BAM Akademie: Qualitätssicherung in der additiven Fertigung CY - Online meeting DA - 14.09.023 KW - Additive Fertigung KW - Defekte KW - Überblick PY - 2023 AN - OPUS4-58302 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Koch, Claudia A1 - Hilgenberg, Kai T1 - Eine moderne Qualitätsinfrastruktur: digital und vernetzt N2 - Der Vortrag stellt die Arbeiten der BAM in der Initiative QI-Digital vor, in deren Rahmen Lösungen für eine moderne und digitale Qualitätsinfrastruktur entwickelt werden. Schwerpunkt liegt auf dem zentralen Werkzeug Quality-X sowie dem Pilotprojekt "Moderne Qualitätssicherung in der Additiven Fertigung". T2 - BAM Kuratoriumssitzung CY - Berlin, Germany DA - 22.06.2023 KW - Qualitätsinfrastruktur KW - Digitalisierung KW - Quality-X KW - Additive Fertigung PY - 2023 AN - OPUS4-58121 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -