TY - CONF A1 - Mishurova, Tatiana T1 - Applications of x-ray computed tomography in material science N2 - The overview of the activity of Federal Institute for Material Research and Testing (BAM, Belin, Germany) in the field material characterization by X-ray imaging is presented. The principle of X-ray Computed Tomography (XCT) is explained. The multiple examples of application of quantitative analysis by XCT are reported, such as additive manufacturing, Li-ion battery, concrete research. T2 - Lecture for PhD students at Politecnico di Torino CY - Turin, Italy DA - 14.03.2024 KW - X-ray computed tomography KW - Additive manufacturing PY - 2024 AN - OPUS4-59689 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - JOUR A1 - Diller, Johannes A1 - Siebert, Ludwig A1 - Winkler, Michael A1 - Siebert, Dorina A1 - Blankenhagen, Jakob A1 - Wenzler, David A1 - Radlbeck, Christina A1 - Mensinger, Martin T1 - An integrated approach for detecting and classifying pores and surface topology for fatigue assessment 316L manufactured by powder bed fusion of metals using a laser beam using μ$$ \mu $$CT and machine learning algorithms N2 - AbstractThis research aims to detect and analyze critical internal and surface defects in metal components manufactured by powder bed fusion of metals using a laser beam (PBF‐LB/M). The aim is to assess their impact on the fatigue behavior. Therefore, a combination of methods, including image processing of micro‐computed tomography (CT) scans, fatigue testing, and machine learning, was applied. A workflow was established to contribute to the nondestructive assessment of component quality and mechanical properties. Additionally, this study illustrates the application of machine learning to address a classification problem, specifically the categorization of pores into gas pores and lack of fusion pores. Although it was shown that internal defects exhibited a reduced impact on fatigue behavior compared with surface defects, it was noted that surface defects exert a higher influence on fatigue behavior. A machine learning algorithm was developed to predict the fatigue life using surface defect features as input parameters. KW - Fatigue KW - Machine learning KW - Micro-computed tomography KW - Powder bed fusion of metals using a laser beam KW - Quality assurance PY - 2024 DO - https://doi.org/10.1111/ffe.14375 SN - 8756-758X SP - 1 EP - 16 PB - John Wiley & Sons Ltd. AN - OPUS4-60593 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Krankenhagen, Rainer T1 - Thermographic Investigation of the Anisotropic Behaviour of Additively Manufactured AISI 316 Steel using DED-arc N2 - Additive manufacturing is one of the most promising techniques for industrial production and maintenance, but the specifics of the layered structure must be considered. The Direct Energy Deposition-Arc process enables relatively high deposition rates, which is favourable for larger components. For this study, specimens with different orientations were prepared from one AISI316 steel block – parallel and orthogonal to the deposition plane. Quasistatic tensile loading tests were carried out, monitored by an infrared camera. The obtained surface temperature maps revealed structural differences between both orientations. The consideration of surface temperature transients yields more details about the behaviour of the material under tensile loading than the conventional stress-strain-curve. These preliminary investigations were supplemented by thermographic fatigue trials. Although the anisotropy was also observed during fatigue loading the fatigue behaviour in general was the same, at least for both inspected specimens. The presented results demonstrate the abilities and the potential of thermographic techniques for tensile tests. T2 - 17th Quantitative Infrared Thermography Conference CY - Zagreb, Croatia DA - 01.07.2024 KW - Thermoelastic effect KW - Thermoplastic effect KW - Thermal stress analysis PY - 2024 AN - OPUS4-60574 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Epperlein, Martin T1 - Digitale Qualitätssicherung in der Additiven Fertigung und Voraussetzungen in der Qualitätsinfrastruktur N2 - Der Vortrag gibt einen Überblick über die Aktivitäten im QI-Digital Use Case Additive Fertigung, den aktuellen Stand und nächste Schritte. Es wurde eine digitale Prozesskette für den PBF-LB/M Prozess aufgebaut. Hier werden Daten entlang der gesamten Fertigungsstrecke gesammelt, ausgewertet und zur Qualitätssicherung weiterverarbeitet. Die grundlegende Datenstruktur wurde in die Normung überführt. T2 - TÜV SÜD Fachtagung: Additive Fertigung von Druckgeräten CY - Munich, Germany DA - 17.09.2024 KW - Digitalisierung KW - Qualitätsinfrastruktur KW - Additive Fertigung PY - 2024 AN - OPUS4-61089 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Tang, Chi-Long T1 - UFP-Emission beim 3D-Druck N2 - Desktop-3D-Drucker haben in der letzten Dekade große Popularität in Bildungseinrichtungen, kleinen Unternehmen und Privathaushalten erlangt. Weit verbreitet ist mittlerweile die „Fused Filament Fabrication (FFF)“ Technologie. Hier wird ein thermoplastisches Filament geschmolzen, durch eine Metalldüse extrudiert und anschließend schichtweise so auf ein Druckbett aufgetragen, dass ein 3D-Objekt entsteht. Das Filamentmaterial wird dabei thermisch stark belastet, was zur Emission von Aerosolen sowie flüchtigen organischen Verbindungen (VOC) führt. Dabei werden hauptsächlich ultrafeine Partikel (UFP, dP < 100 nm) freigesetzt werden, die sogar in manchen Fällen im sub-4nm Größenbereich einen signifikanten Anteil ausmachen können (Tang und Seeger 2024). Die gesundheitliche Relevanz eingeatmeter UFP ist durch sehr viele Studien gut belegt. Während eines i.d.R. mehrstündigen FFF-Druckvorgangs wird ein Anwender mit diesen Luftschadstoffen im Innenraum exponiert, häufig ohne eine Einschätzung des damit verbundenen Risikos zu haben. Die Exposition kann durch technische Faktoren (z.B. Druckerausstattung und -einstellung, Innenraumventilation), aber auch erheblich durch die Filamentauswahl beeinflusst werden. Unser Vorschlag zur Risikominderung besteht in der Auszeichnung emissionsarmer Filamentprodukte mit dem Umweltzeichen „Blauer Engel“, um so den Verbrauchern eine fundierte Auswahl zu ermöglichen. In unserem Projekt entwickeln wir dafür ein kammerbasiertes, standardisierbares und robustes Prüfverfahren zur vergleichenden Messung der Emission aus Filamenten. Mit dem Strangdruck-Verfahren (engl. Strand Printing Method, SPM) wird eine festgelegte Filamentlänge mit konstanter Rate extrudiert und auf dem Druckbett abgelegt, ohne dabei ein 3D-Objekt aufzubauen. Diese Vorgehensweise reduziert den Einfluss experimentell schlecht zu kontrollierender Faktoren sowie die Ausfallquote. Eine detaillierte Beschreibung und die Vorteile von SPM werden in Tang und Seeger (2022) erläutert. SPM wurde bereits für 44 Filamentprodukte aus unterschiedlichen Polymeren und Additiven als Vergleichstest angewendet. Alle Messungen wurden in einer klimatisierten 1 m³-Emissionsprüfkammer durchgeführt. Die Gesamtanzahl der emittierten Partikel (TP) dient als Beurteilungsmaß, in Anlehnung an die Vergabegrundlage DE-UZ-219 des Umweltzeichens Blauer Engel für Laserdrucker. Unter den getesteten Filamentprodukten variiert TP um ca. vier Größenordnungen (1E+9 ≤ TP ≤ 1E+13). Auch innerhalb jeder der untersuchten Polymergruppen variierte TP signifikant. Die Partikelemission kann daher nicht allein nach dem Basispolymer kategorisiert werden. Unsere Resultate belegen, dass die Stärke der Partikelemission eher eine charakteristische und individuelle Eigenschaft eines Filamentproduktes ist. Die Herkunft der Polymere, die herstellerspezifischen Additive sowie die nicht deklarierte Verunreinigungen können einen starken Einfluss auf die Emission haben. Die Auszeichnung von emissionsarmen Filament-produkten verspricht somit eine einfache, aber effektive Maßnahme zu sein, um Verbrauchern eine Minderung des Expositionsrisikos beim FFF-3D-Druck zu ermöglichen. T2 - 5. Symposium "Ultrafeinstaub in der Atmosphäre und in Innenräumen" CY - Berlin, Germany DA - 16.09.2024 KW - 3D-Druck KW - Ultrafeine Partikel KW - Innenraumemission KW - Luftschadstoffe KW - Emissionsprüfung PY - 2024 AN - OPUS4-61067 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 - 17.09.2024 KW - Additive Fertigung KW - Defekte KW - Überblick PY - 2024 AN - OPUS4-61172 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schob, Daniela T1 - Deformation-Induced Martensitic Transformation in Fused Filament Fabricated Austenitic Stainless Steels During Tension at Wide Range of Temperatures. Part 2: Numerical Simulation N2 - Structural components of superconducting magnets (e.g., collars, bladders, or keys) with complex shapes, operating at cryogenic temperatures (4K, 77K), as well as additional elements of tanks for storing liquid hydrogen (20K), such as hoses and valves, are made of austenitic steel. With conventional manufacturing technologies, complex geometries are difficult to manufacture. In contrast, additive manufacturing offers the possibility of easier production of complex geometries, although the knowledge about the material behavior is not yet comprehensively available. The scientific objective of the project is the experimental identification and numerical simulation of the evolution of the deformation-induced martensitic transformation and the prediction of the material behavior of Fused Filemant Fabricated (FFF) 316L for cryogenic applications. The material behavior of FFF-316L under tensile stress at both room temperature and 77K was characterized. Utilizing experimental data and microstructure analysis through scanning electron microscopy, a comprehensive material model [1] was used. This constitutive model is centered on the deformation-induced martensitic transformation at both ambient and cryogenic temperatures. The linear kinetic law of evolution of deformation-induced phase transformation in ASS is adopted [1]. It posits that the phase transformation is driven by the accumulated plastic strain. The model intricately links the intensity of plastic deformation to the phase transformation, employing a mixed kinematic/isotropic linear plastic hardening approach based on Mori-Tanaka homogenization. A numerical results will be verified experimentaly at room and at 77K. T2 - 43rd Solid Mechanics Conference CY - Wroclaw, Poland DA - 16.09.2024 KW - Phase transformation KW - Deformation-induced martensitic transformation KW - 316L KW - Fused Deposition Modelling PY - 2024 AN - OPUS4-61181 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - GEN A1 - Friedrich, Alexander T1 - Simulation data for eddy current rail testing - simulation accuracy and evaluation uncertainty quantification N2 - This dataset serve to quantify the simulation error and the evaluation uncertainties in the context of eddy current rail testing. It was obtained during the AIFRI project (Artificial Intelligence for Rail Inspection) with the Faraday software by INTEGRATED Engineering Software, using its BEM Solver. KW - Non-destructive testing KW - Eddy current testing KW - Eddy current simulstion PY - 2024 DO - https://doi.org/10.5281/zenodo.13970374 PB - Zenodo CY - Geneva AN - OPUS4-61470 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Strauß, Lea T1 - Empirical Model for Fatigue Life Prediction N2 - Laser-based powder bed fusion (PBF-LB) is an advanced additive manufacturing technique renowned for its precision and capability to fabricate complex metal components. However, the high thermal gradients and rapid cooling rates intrinsic to this process introduce significant process-induced effects, such as inhomogeneities, surface roughness, anisotropy, and residual stress, all of which critically influence the fatigue behavior of the produced parts. This study investigates the fatigue performance of AlSi10Mg samples produced by PBF-LB, examining the impact of varying surface conditions, geometries, and residual stress levels. Fatigue life prediction models are formulated based on nominal stress amplitude, residual stress, notch factor, crackinitiating inhomogeneity, and surface roughness, with smooth samples serving as a baseline reference. The study presents two empirical models for predicting fatigue life and fatigue strength using S-N curves and the Kitagawa-Takahashi diagram with the El Haddad approach, derived from comprehensive experimental data, including finite element modelling, fatigue life measurements, surface roughness evaluations, and residual stress analysis. T2 - ICAM2024 CY - Atlanta, GA, USA DA - 28.10.2024 KW - AlSi10Mg KW - Kitagawa-Takahashi diagram KW - Equivalent stress KW - Fatigue life prediction KW - PBF-LB/M PY - 2024 AN - OPUS4-61538 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Madia, Mauro T1 - Fatigue Strength of Aerospace Parts Repaired by Cold Spray N2 - Aerospace components are safety critical parts, which are often replaced when found defective after the fabrication process or after periodic inspection in-service. Cold spray repair is a promising and cost-saving alternative to replacing worn parts. Depositing materials in decent quality fill machined damage volumes can enhance the performance of refurbished parts and extend their working life. Furthermore, repair represents a resource-efficient and green process in a world targeting at decarbonization of many industrial sectors. Component repair consists of a defined sequence of operations. First, damage is removed by machining, then new material is applied by cold spray on the machined substrate. Usually, the original functional shape of the component is restored by machining. Post-spraying heat treatments can be applied where required. Despite the advantages, cold spray repair still suffers from major limitations which prevent its application in safety relevant parts. The main challenges are posed by the poor adhesion strength, the porosity inherent in the manufacturing process, the reduced ductility and the presence of residual stresses. This work presents recent results obtained in the frame of the cluster project CORE devoted to the development of automatized repair of aerospace parts by cold spray. The investigations consider high-strength aluminum alloys typically used in structural applications in the aerospace industry. As the fatigue properties are crucial to the safe application of repaired components, and given the presence of process-induced defects, a damage tolerant framework is peculiarly suitable for the structural integrity assessment of repaired commponents and give an indication of the permissible defects to optimize the parameters of the cold spray process. Several high cycle fatigue and fatigue crack propagation tests have been performed to compare the fatigue performance of base and repaired materials. The mechanical tests are corroborated by fractographic and microstructural investigations. T2 - ICAM2024 CY - Atlanta, GA, USA DA - 28.10.2024 KW - Cold Spray KW - Aerospace KW - Repair KW - Structural Integrity KW - Fatigue Strength PY - 2024 AN - OPUS4-61539 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Schmidt, Jonathan T1 - Hochaufgelöste visuelle In-situ Prozessüberwachung im PBF-LB/M N2 - Im Rahmen dieses Vortrags werden die bisherigen Arbeiten des Fachbereichs 9.6 zur hochauflösenden visuellen In-Situ Prozessüberwachung im pulverbettbasierten Schmelzen von Metall mittels Laserstrahl (PBF-LB/M) vorgestellt. Als Kamerasystem dient eine 65-Megapixel-Monochromkamera, die in eine kommerzielle PBF-LB/M-Maschine integriert wurde und eine räumliche Auflösung von 17,2 µm/Pixel erreicht. Zur Problemstrukturierung werden Defekte im PBF-LB/M als indirekte und direkte Defekte klassifiziert und ihre Erkennung anhand von Schichtbildern diskutiert. Zudem wird der Einfluss der Beleuchtungssituation auf die Erkennbarkeit von Defekten untersucht. Darüber hinaus wird der Kontrast der Grauwertmatrix als Indikator für das Vorliegen von Bindefehlern vorgestellt. T2 - 11. Mitteldeutsches Forum 3D-Druck in der Anwendung CY - Merseburg, Germany DA - 16.10.2024 KW - Additive manufacturing KW - Image processing KW - In-situ monitoring PY - 2024 AN - OPUS4-61376 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Weichert, Dorina A1 - Kister, Alexander A1 - Houben, Sebastian A1 - Link, Patrick A1 - Ernis, Gunar ED - Kiyavash, Negar ED - Mooij, Joris M. T1 - Robust Entropy Search for Safe Efficient Bayesian Optimization N2 - The practical use of Bayesian Optimization (BO) in engineering applications imposes special requirements: high sampling efficiency on the one hand and finding a robust solution on the other hand. We address the case of adversarial robustness, where all parameters are controllable during the optimization process, but a subset of them is uncontrollable or even adversely perturbed at the time of application. To this end, we develop an efficient information-based acquisition function that we call Robust Entropy Search (RES). We empirically demonstrate its benefits in experiments on synthetic and real-life data. The results show that RES reliably finds robust optima, outperforming state-of-the-art algorithms. T2 - UAI 2024 CY - Barcelona, Spain DA - 15.07.2024 KW - Bayesian Optimization KW - Gaussian process KW - Active learning PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-613523 UR - https://proceedings.mlr.press/v244/weichert24a.html SN - 2640-3498 VL - 244 SP - 3711 EP - 3729 PB - Proceedings of Machine Learning Research AN - OPUS4-61352 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hilgenberg, Kai T1 - Digitale Qualitätssicherung in der Additiven Fertigung N2 - Der Vortrag stellt das Pilotprojekt Additive Fertigung innerhalb von QI Digital vor und zeigt bisher Erreichtes. Dies umfasst eine digital durchgängige Baujobvorbereitung, automatisierte Datenerhebung und -registrierung sowie die Einbindung des Prozessmonitorings. Seitens der PTB wird ein digitaler Prüfbericht vorgestellt. T2 - QI Forum 2024 CY - Berlin, Germany DA - 09.10.2024 KW - Additive Fertigung KW - Digitale Qualitätssicherung KW - QI Digital PY - 2024 AN - OPUS4-61361 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -