TY - CONF A1 - Seifert, Lando T1 - Das Meerwasserlabor am Eidersperrwerk N2 - Das Meerwasserlabor (Laborcontainer) ist eine Remote-fähiges Elektrochemie-Labor mit entfeuchtungsfähiger Klimatisierung in dem eine Vielfalt an experimentellen Möglichkeiten besteht. Das Alleinstellungsmerkmal ist der Meerwasser-Bypass, durch den eine Besiedlung und Erhalt von Salzwasser- bzw. Brackwasserbewuchs (Bakterien, Algen, Tiere, Pilze, etc.) möglich ist. Der jährliche Verlauf der Meeresumwelt wird dadurch abgebildet. T2 - Leitprojekt H2Mare Verbundtreffen PtX-Wind & TransferWind CY - Frankfurt am Main, Germany DA - 05.12.2024 KW - Offshore Corrosion KW - Marine Corrosion KW - Corrosion KW - Green Hydrogen PY - 2024 AN - OPUS4-62054 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Ryll, Tom William T1 - Researching automation of gypsum recycling N2 - This poster illustrates first successful experiments of recycling gypsum in hypersaline solutions with quantification via Raman-spectroscopy. To furhter enhancements include an automation setup, that was developed to gain in-situ measurements and open a pathway for batch-conversions and upscaling. T2 - BESSY@HZB User Meeting CY - Berlin, Germany DA - 12.12.2024 KW - Recycling KW - Gypsum KW - Raman-spectroscopy KW - Automation PY - 2024 AN - OPUS4-62292 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Naik, Aakash T1 - Material property predictions by incorporating quantum chemical bonding information N2 - Interactions between constituent atoms in crystalline materials have been shown to influence the properties of materials, such as elasticity, ionic and thermal conductivity, etc.[1–3] These interactions between constituent atoms, often quantified as bond strengths, can be extracted from crystalline materials using density-based[4], energy-based[5], and orbital-based methods. LOBSTER[6] is a software that relies on the orbital-based method to extract such bonding information by projecting the plane wave-based wave functions of modern density functional theory computations (DFT) onto a local atomic orbital basis. To garner a better understanding of how this bonding information relates to material properties on a larger scale, machine learning seems an obvious choice. However, for such data-driven studies, large quantities of data that are systematically generated, validated, and post-processed (feature engineering) in a form suitable for input in state-of-the-art ML models are often needed.[7] Here, we first present a workflow implemented in atomate2[8] that can generate such bonding-related data using the LOBSTER program with minimal user input and a post-processing tool, LobsterPy[9], which can summarize and engineer features that could be directly used as input for ML studies. Lastly, we demonstrate the utility of these newly generated features by building a simple machine-learned model to predict harmonic phonon properties using the bonding dataset[10] generated by us for 1500 materials. We find a clear correlation between the bonding information and the phonon property. T2 - STC 2024 CY - Braunschweig, Germany DA - 02.09.2024 KW - Bonding analysis KW - Machine learning KW - Feature engineering PY - 2024 AN - OPUS4-61130 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Ertural, Christina T1 - Phonon-accurate machine-learning potentials from automated workflows N2 - Data-driven materials design aims to predict and optimize material properties, such as stability and thermal conductivity, which are influenced by vibrational behavior. Approaches like DFT are computationally demanding and have limitations for phonon calculations. Machine learning-driven interatomic potentials (MLIP), like the Gaussian approximation potential (GAP), offer a more efficient alternative.1–8 We developed a Python workflow to automate MLIP generation using the Materials Project database.9 DFT computations, MLIP fitting and benchmark steps are automated.10,11 This approach accelerates phonon calculations and supports testing different data generation strategies and hyperparameters, and further validation12 is planned. Our goal is to provide open-source code and share these potentials. T2 - Faraday Discussions: Data-driven discovery in the chemical sciences CY - Oxford, UK DA - 10.09.2024 KW - Interatomic potentials KW - Machine learning KW - Phonons KW - Thermoelectrics PY - 2024 AN - OPUS4-61061 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Naik, Aakash T1 - Enhancing material property predictions using quantum chemical bonding descriptors N2 - The properties of crystalline materials, such as elasticity, ionic conductivity, and thermal conductivity, are influenced by interactions between their constituent atoms.[1–3] These interactions, which are often quantified in terms of bond strength, can be extracted from crystalline materials using density-based[4], energy-based[5] and orbital-based methods. LOBSTER[6] is a software that relies on the orbital-based method to extract such bonding information by projecting the plane wave-based wave functions of modern density functional theory computations (DFT) onto a local atomic orbital basis. To garner a better understanding of how this bonding information relates to material properties on a larger scale, machine learning seems an obvious choice. However, for such data-driven studies, large quantities of data need to be systematically generated, validated, and post-processed (e.g., by feature engineering), as they can only then be used as input for state-of-the-art ML models. We have, therefore, previously developed workflows for high-throughput bonding analysis[7]. In this work, we use the results[8] from high-throughput LOBSTER calculations using our workflows to generate bonding-based features. To extract such features from the LOBSTER computations, we use our package LobsterPy.[9] The importance of these features is then tested by employing them in several state-of-the-art ML algorithms and architectures to predict the mechanical and vibrational properties of crystalline materials. We show that including these bonding-based features alongside typical composition and structure-based features helps enhance the model’s predictive accuracy. T2 - 18th German Conference on Cheminformatics CY - Bad Soden am Taunus, Germany DA - 03.11.2024 KW - Bonding analysis KW - Machine learning KW - Materials Descriptors PY - 2024 AN - OPUS4-62217 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Ueltzen, Katharina T1 - Unveiling the potential of the Kanamori-Goodenough-Anderson rules for magnetic property prediction N2 - Recently, machine learning of magnetic properties of transition metal compounds has attracted large interest due to environmental and availability issues of rare-earth-based functional magnetic materials. Surprisingly, bond-angle-derived features were not found to be relevant for magnetic structure prediction in previous studies using DFT-computed labels. This contrasts with a well-known magnetism heuristic, the Kanamori-Goodenough-Anderson (KGA) rules of superexchange. We review magnetic interaction trends within the MAGNDATA database of experimentally determined magnetic structures. Observed trends follow the KGA rules „of thumb“ and exceptions can be rationalized. We introduce a new, informative label for predicting magnetic structures that can be extended to magnetic sites and structures of arbitrary complexity. Bond-angle-derived features are found to be highly relevant for magnetic structure prediction. T2 - Faraday Discussion: Data-driven discovery in the chemical sciences CY - Oxford, UK DA - 10.09.2024 KW - Magnetism KW - High-throughput analysis KW - Machine learning KW - Transition metal compounds PY - 2024 AN - OPUS4-62250 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Ueltzen, Katharina T1 - Revisiting the Kanamori-Goodenough-Anderson rules for magnetic property prediction N2 - Recently, machine learning of magnetic properties of transition metal compounds has attracted large interest due to environmental and availability issues of rare-earth-based functional magnetic materials. Surprisingly, bond-angle-derived features were not found to be relevant for magnetic structure prediction in previous studies using DFT-computed labels. This contrasts with a well-known magnetism heuristic, the Kanamori-Goodenough-Anderson (KGA) rules of superexchange. We review magnetic interaction trends within the MAGNDATA database of experimentally determined magnetic structures. Observed trends follow the KGA rules „of thumb“ and exceptions can be rationalized. We introduce a new, informative label for predicting magnetic structures that can be extended to magnetic sites and structures of arbitrary complexity. Bond-angle-derived features are found to be highly relevant for magnetic structure prediction. T2 - 60th Symposium on Theoretical Chemistry (STC 2024) CY - Braunschweig, Germany DA - 02.09.2024 KW - Magnetism KW - High-throughput analysis KW - Machine learning KW - Transition metal compounds PY - 2024 AN - OPUS4-62249 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Neumann, Patrick P. T1 - Outdoor Gas Plume Reconstructions: A Field Study with Aerial Tomography N2 - This paper outlines significant advancements in our previously developed aerial gas tomography system, now optimized to reconstruct 2D tomographic slices of gas plumes with enhanced precision in outdoor environments. The core of our system is an aerial robot equipped with a custom-built 3-axis aerial gimbal, a Tunable Diode Laser Absorption Spectroscopy (TDLAS) sensor for CH4 measurements, a laser rangefinder, and a wide-angle camera, combined with a state-of-the-art gas tomography algorithm. In real-world experiments, we sent the aerial robot along gate-shaped flight patterns over a semi-controlled environment with a static-like gas plume, providing a welldefined ground truth for system evaluation. The reconstructed cross-sectional 2D images closely matched the known ground truth concentration, confirming the system’s high accuracy and reliability. The demonstrated system’s capabilities open doors for potential applications in environmental monitoring and industrial safety, though further testing is planned to ascertain the system’s operational boundaries fully. T2 - 20th International Symposium on Olfaction and Electronic Nose CY - Grapevine, Texas, USA DA - 12.05.2024 KW - Aerial Robot KW - TDLAS KW - Gas Tomography KW - Plume PY - 2024 AN - OPUS4-60108 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Prabhakara, Prathik T1 - Ein synergistischer Ansatz zur Charakterisierung anisotroper Materialien mit Hilfe von Ultraschall und Mikrostrukturanalyse N2 - Es wird eine Studie zur Charakterisierung eines anisotropen Stahls vorgestellt, bei der Ultraschalluntersuchungen mit Mikrostrukturanalysen verbunden werden. Das Material weist hohe Festigkeit und Korrosionsbeständigkeit auf, zugleich ist mit anisotropen Eigenschaften die mechanischen und betrieblichen Eigenschaften beeinflussen zu rechnen. Vorläufige Ergebnisse lassen vermuten, dass weitere Untersuchungen notwendig sind, um die Fähigkeiten und Grenzen des Materials genau zu bestimmen. Es wird ein systematischer Ansatz mit Array- Prüfköpfen, Time-of-Flight Diffraction (TOFD) Technik und mikrostrukturellen Untersuchungen angewendet, um die Wechselwirkung zwischen Anisotropie und Mikrostruktur des Stahls zu analysieren. Ultraschallprüfungen mit der TOFD-Technik und in Tauchtechnik liefern Einblicke in das anisotrope Verhalten des Werkstoffes, einschließlich entsprechenden Kornorientierung, Dämpfung und Schallgeschwindigkeitsvariation. Diese Messungen führen in Verbindung mit mikrostrukturellen Analysen zu einem tieferen Verständnis des Materialverhaltens. Unser Hauptziel ist es, ein Framework zu erstellen, welches die Ultraschallantwort anisotroper Materialien mit ihren mikroskopischen Struktureigenschaften verbindet. Die vorgestellte Methodik ermöglicht eine zerstörungsfreie und zügige Bewertung der Materialintegrität, was besonders bei der Anwendung von Hochleistungsmaterialien relevant ist. Durch diesen integrativen Ansatz werden verschiedener Charakterisierungsmethoden kombiniert, um ein umfassenderes Materialverständnis zu erreichen. T2 - DGZfP-Jahrestagung 2024 CY - Osnabrück, Germany DA - 06.05.2024 KW - Ultrasonic Testing KW - Time-offlight Diffraction (TOFD) KW - Microstructure Analysis KW - Non-Destructive Testing PY - 2024 UR - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:kobv:b43-600122 UR - https://www.ndt.net/?id=29535 AN - OPUS4-60012 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Reuter, T. T1 - Measurement-based Detector Characteristics for Digital Twins in aRTist 2 N2 - Various software products for the simulation of industrial X-ray radiography have been developed in recent years (e.g., aRTist 2, CIVA CT, Scorpius XLab, SimCT, Wilcore) and their application potential has been shown in numerous works. However, full systematic approaches to characterise a specific CT system for these simulation software products to obtain a truthful digital twin are still missing. In this contribution, we want to present two approaches to obtain realistic grey values in X-ray projections in aRTist 2 simulations based on measured projections. In aRTist 2, the displayed grey value of a pixel is based on the energy density incident on that pixel. The energy density is calculated based on the X-ray tube spectrum, the attenuation between source and detector as well as an energy-dependent sensitivity curve of the detector. The first approach presented in this contribution uses the sensitivity curve as a free modelling parameter. We measured the signal response at different thicknesses of Al EN-AW6082 at different tube voltages (i.e., different tube spectra). We then regarded the grey values displayed by these projections as a data regression respectively an optimisation problem and obtained the sensitivity curve that is best able to reproduce the measured behaviour in aRTist 2. The resulting sensitivity curve does not necessarily hold physical meaning but is able to simulate the real system behaviour in the simulation software. The second approach presented in this contribution is to estimate the sensitivity curve based on assumptions about the characteristics of the scintillation detector (e.g., scintillator material, scintillator thickness and signal processing characteristics). For this approach, a linear response function (linear relationship between the deposited energy per pixel and the resulting grey value) is assumed. If the detector characteristics, which affect the simulated deposited energy, are properly modelled, the slope and offset of the response function to match the measured grey values should be the same for different tube spectra. As the offset is constant and given by the grey values measured at no incident radiation, the slope is the remaining parameter to evaluate the success of the detector modelling. We therefore adapted the detector characteristics by changing the detector setup until the slope was nearly the same for all measured tube spectra. We are aware that the resulting parameters of the scintillator material and thickness might not be the real ones, but with those modelling parameters we are able to simulate realistic grey values in aRTist 2. Both of those approaches could potentially be a step forward to a full systematic approach for a digital twin of a real CT system in aRTist 2. T2 - 20th World Conference on Non-Destructive Testing (WCNDT 2024) CY - Incheon, South Korea DA - 27.05.2024 KW - Computed Tomography KW - Digital Twin KW - Simulation PY - 2024 AN - OPUS4-61776 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Strzelczyk, Rebecca T1 - Zeolites loaded with VOCs as reference for material emissions testing N2 - Nowadays, people spend most of their time indoors. Thus, a good indoor air quality is important. Emissions of volatile organic compounds (VOCs) from furniture and building materials can cause health complaints1. Quantitative VOC-emission testing is carried out under standardized conditions in emission test chambers. In the presented project an emission reference material (ERM) is developed that emits a defined mixture of VOCs which is required for quality assurance and -control (QA/QC) measures. Porous materials (e.g zeolites, activated carbons, MOFs or aerogels) are used as reservoir materials and impregnated with VOC. The porous materials are selected, among others, by their pore size, pore size distribution, polarity and availability. Due to their regular pore structure zeolites are tested at first. For a prediction of the emission profile, the ERM is supposed to exhibit a constant emission rate over time. The aim is a stability of ≤ 10 % change in the emission rate over a minimum of 14 days. Method For impregnation, the material is placed into an autoclave inside a rotatable basket. The VOC is added and the autoclave is closed. Afterwards, CO2 is inserted. The closed system is then heated to the supercritical point of CO2 (31 °C, 73.75 bar). In this state, the CO2 acts as solvent for the VOC. By rotating the basket, the distribution of the VOC is ensured. After a few minutes, the pressure is decreased slowly and the CO2 is released. For the determination of the emission profile, the impregnated sample is placed into an emission test chamber. These chambers can be operated either with dry or humid air (50 ± 5 % rel. humidity). Every second to third day, air samples are taken and analyzed by gas chromatography. For an ideal impregnation, several different pressures and temperatures as well as impregnation times are tested. Results Two zeolite materials tested in dry air conditions reach emission profiles with a decrease of less than 10 % over 14 days (heptane and toluene, respectively). Further it was discovered that smaller pellets of the same zeolite show better results than bigger particles. When the pore size of a zeolite is too small, e.g. 0.3 nm, the VOC cannot be absorbed sufficiently. The main disadvantage of zeolites is their hygroscopicity because it has a large impact on the release of VOC when they are used in emission test chambers under standardized test conditions (23 °C, 50 % rel. humidity). Activated carbons have emission profiles with a larger change over 14 days. However, the high hydrophobicity allows measurements in humid air conditions which was not possible with the before mentioned hygroscopic zeolites. It is possible to impregnate powdered materials as well, and thus powdered non-hygroscopic (n.h.) zeolites were impregnated. Their emission profiles are comparable to those of the activated carbons. The use of methylated hygroscopic zeolites with a decrease in hygroscopicity did not yield successful emission measurements. The change over 14 days is calculated only for the stable phase (~250–300 h). The desired stability of ≤ 10 % change of the emission rate over 14 days could already be reached under dry testing conditions. Further investigations under humid conditions show that zeolites with high Si/Al-ratios are non-hygroscopic and comparable to activated carbons (20–30 % change). The next step is to reduce the change in the emission rate of these materials to the aimed ≤ 10 % over 14 days. T2 - Deutsche Zeolithtagung CY - Jena, Germany DA - 28.02.2024 KW - VOC KW - Emission KW - Quality assurance KW - Reference material KW - Zeolite PY - 2024 AN - OPUS4-59843 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Benjamin, Merz T1 - Advanced camera calibration for lens distortion correction in hybrid additive manufacturing processes N2 - Hybrid additive manufacturing is becoming increasingly important in the field of additive manufacturing. Hybrid approaches combine at least two different manufacturing processes. The focus of this work is the build-up of geometries onto conventionally manufactured parts using laser-based powder bed fusion of metals (PBF-LB/M). The hybrid build-up requires a precise position detection system inside the PBF-LB/M machines to determine the exact position of the existing component. For this purpose, high-resolution camera systems can be utilized. However, the use of a camera system is associated with several challenges. The captured images are subject to various distortions of the optical path. Due to these distortions, it is not possible to use the images for measurements and, therefore, it is not possible to calculate the positions of objects. In this study a homography matrix is calculated to correct keystone distortion in the images. Different calibration patterns have been tested for the calculation of the homography matrix. The influence of the number of calibration points on the precision of position detection of objects is determined. Furthermore, the influence of an additional camera calibration by using ChArUco boards is evaluated. The result is a camera calibration workflow with associated calibration pattern for a precise position detection of parts inside PBF-LB/M machines allowing a hybrid build-up with minimum physical offset between base component and build-up. T2 - euspen’s 24th International Conference & Exhibition CY - Dublin, Ireland DA - 10.06.2024 KW - Aditive Manufacturing KW - Hybrid build-up KW - Position detection KW - Camera calibration PY - 2024 AN - OPUS4-60600 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Becker, Tina T1 - PBF-LB/M: Prozess Monitoring mittels Multispektraler OT N2 - Die metallische additive Fertigung hat in den letzten Jahren in der industriellen Fertigung zunehmend an Bedeutung gewonnen. Hierbei dominiert das Laser-Pulverbettschweißen von Metallen (PBF/LB-M) die Fertigung von kleinformatigen Bauteilen mit hoher Oberflächengüte. Die anspruchsvolle und kostspielige Qualitätssicherung stellt aber weiterhin ein Hindernis für eine breitere und kostengünstigere Anwendung der additiven Fertigung dar. Dies resultiert teilweise aus fehlenden zuverlässigen In-situ-Monitoringsystemen. Belastbarere Prozessüberwachungsdaten würden eine oft erforderliche teure nachgelagerte Prüfung mittels Computertomografie entbehrlich machen. Die Aufzeichnung der thermischen Signaturen des Aufbauprozess mittels Thermografie-Kameras zeigen hier vielversprechende Ergebnisse. Eine Korrelation zu auftretender Porosität, Delaminationen und Deformationen scheinen möglich. Die geringe räumliche Auflösung und die hohen Anschaffungskosten für thermografische Kamerasysteme stehen jedoch einer größeren industriellen Nutzung im Wege. Ein bereits industriell angewendeter Ansatz zur in-Situ Überwachung des PBF-LB/M Prozesses ist die Optische Tomografie (OT). Hierbei wird die emittierte Prozessstrahlung jeder Bauteilschicht mittels einer hochauflösenden günstigen Kamera für den sichtbaren Wellenlängenbereich in einer Langzeitbelichtung dokumentiert. Die zeitliche Information der emittierten Strahlung geht hierbei verloren. Der gesamte Bauprozess kann jedoch in einem vergleichsweise kleinen Datensatz dokumentiert werden (ein Bild pro Schicht). Eine direkte Korrelation zu auftretenden Defekten gestaltet sich aufgrund der reduzierten thermischen Informationsdichte jedoch schwierig. In diesem Beitrag soll deshalb das Prinzip der Multispektralen Optischen Tomografie (MOT) vorgestellt und erste Messergebnisse an der Forschungsanlage SAMMIE diskutiert werden. Bei der MOT handelt es sich um eine Übertragung des Prinzips der Quotientenpyrometrie auf das etablierte Verfahren der Optischen Tomografie. Die auftretende Prozessstrahlung wird in mehreren Wellenlängenbereichen ortsaufgelöst über die gesamte Bauplattform erfasst und zeitlich in einer Langzeitbelichtung integriert. Hierbei kommen günstige Kamerasysteme für den sichtbaren Wellenlängenbereich zum Einsatz. Das erfasste Signal I jedes Bildpixels für jeden separat erfassten Wellenlängenbereich kann als Maß für das zeitliche Integral der spezifischen Ausstrahlung M des Schmelzbades in diesem Wellenlängenbereich gesehen werden. Nach dem Stefan-Boltzmann-Gesetz hängt die abgestrahlte thermische Leistung P eines idealen Schwarzen Körpers in der vierten Potenz von dessen absoluten Temperatur T ab. Wird nur, wie z.B. bei der klassischen OT angewendet, der nahinfrarote Wellenlängenbereich betrachtet, lässt sich mit dem Planck’schen Strahlungsgesetz sogar eine Proportionalität zur siebten Potenz der Temperatur zeigen. Deshalb liegt ein starker Einfluss der maximal auftretenden Oberflächentemperatur Tmax auf das erfasste Messsignal vor. Das erfasste Signal I wird aber auch durch die spektrale Transmission τ der verwendeten optischen Komponenten des Kamera-Setups, z.B. Filter und Objektive, durch die spektrale Sensitivität S der verwendeten Kamera-Sensoren und den nur sehr schwer zu bestimmenden Emissionsgrad ε der emittierenden (flüssigen) Oberfläche beeinflusst. In einer ersten Näherung wird das Schmelzbad hier als Graukörper, also ein Körper mit wellenlängenunabhängigem Emissionsgrad ε, betrachtet. Basierend auf dieser Annahme und vermessenen optischen Eigenschaften des verwendeten Systems ist es möglich, eine erste Schätzung der maximalen Oberflächentemperatur Tmax vorzunehmen, selbst ohne genaue Kenntnis des tatsächlichen Emissionsgrades ε. Dies wird durch die Anwendung des Planck‘schen Strahlungsgesetzes und die Quotienten Bildung aus den einzelnen erfassten Signalen I ermöglicht. Auch bei diesem Verfahren geht die zeitliche Information einer Schicht, also das Aufwärm- und Abkühlverhalten des Schmelzbades, verloren. Zudem sind die Messergebnisse in Hinblick auf tatsächlich gemessene „maximal auftretende Oberflächentemperatur“ mit gebotener Zurückhaltung zu interpretieren. Trotzdem konnten erste Ergebnisse bereits zeigen, dass die MOT-Daten auch in Bereichen mit Doppelbelichtungen (das teilweise notwendige mehrfache Scannen eines Bereiches mittels des Fertigungslasers) im Gegensatz zur klassischen OT erwartbare Maximaltemperaturen liefern. Abbildung 1 zeigt das erfasste Messergebnis für drei aufeinanderfolgende Schichten eines Bauteils einmal mit MOT (links) und einmal mit einfacher OT (rechts). Deutlich zu erkennen ist das durch die doppelte Belichtung hohe Signal bei der OT. Die Daten der MOT zeigen hier keine erhöhten Werte. Um die ermittelten Temperaturwerte mittels MOT besser einordnen zu können, sind u.a. vergleichende Messungen an Referenzmaterialien geplant. Um die Auswertung der gemessenen Daten zu verbessern, wird zudem der Zeitverlauf des Abkühlens und Aufheizens des Schmelzbades sowie die Einflüsse von Prozessbeiprodukten wie Schmauch und Spritzer näher untersucht. Auch werden Messungen zum Emissionsgrad ε an additiv gefertigten Proben und Metallschmelzen vorgenommen. T2 - Temperatur 2024 CY - Berlin, Germany DA - 05.06.2024 KW - PBF-LB/M KW - In situ monitoring KW - Optische Tomografie KW - Additive Fertigung KW - Prozessüberwachung KW - Additive Manufacturing PY - 2024 AN - OPUS4-60235 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Oster, Simon T1 - Prozessüberwachung mittels Thermografie im Laser-Pulverbettschweißen zur Vorhersage von Fehlstellen im Bauteilvolumen N2 - Metallbasierte additive Fertigungsverfahren werden zunehmend industriell zur Anfertigung von komplex geformten Komponenten eingesetzt. In diesem Zusammenhang ist das Laser-Pulverbettschweißen von Metall (PBF-LB/M) ist ein weitläufig genutztes Verfahren. Im PBF-LB/M-Prozess werden lagenweise aufgetragene Metallpulverschichten selektiv mittels eines Lasers aufgeschmolzen. Die Entstehung von internen Fehlstellen (bspw. Porosität, Lunker oder Risse) während des Fertigungsvorgangs stellt ein ernstzunehmendes Risiko für die Bauteilsicherheit und somit für die weitere industrielle Etablierung des Verfahrens dar. Die Entstehung von Fehlstellen hängt eng mit lokalen Änderungen der thermischen Historie des Bauteils zusammen. Mit Hilfe von thermografischen Kameras zur Prozessüberwachung kann die thermische Historie bereits während der Fertigung erfasst werden. Damit eröffnet sich die Möglichkeit, die Entstehung von Fehlstellen anhand der thermografischen Daten vorherzusagen und somit potenziell Kosten für eine nachgelagerte Qualitätssicherung einzusparen. In diesem Beitrag soll die Modellierung der Fehlstellenvorhersage anhand thermografischer Prozessdaten diskutiert werden. Hierbei liegt ein Schwerpunkt auf der Fragestellung, mit welcher Genauigkeit unterschiedliche Formen von Fehlstellen, im speziellen Anbindungsfehler und Keyhole-Porosität, auf lokaler Bauteilebene vorhergesagt werden können. Weiterhin werden verschiedenen Modelltypen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens auf ihre Eignung für die Fehlstellenvorhersage verglichen. Ein weiterer zentraler Aspekt in diesem Zusammenhang ist die Untersuchung der Eingangsdaten des Modells auf ihre Relevanz für das Vorhersageergebnis. Als Datengrundlage für die durchgeführten Untersuchungen dienen die Fertigungsprozesse von zwei identischen Haynes-282-Bauteilen (Nickel-Basislegierung), welche mit Hilfe einer im kurzwelligen Infrarotbereich arbeitenden Thermografiekamera überwacht wurden. Das Bauteildesign umfasste lokale Bereiche, in denen mit Hilfe einer Parametervariation die Entstehung von Fehlstellen forciert wurde. Um die Position und Größe der entstandenen Defekte zu quantifizieren, wurden beide Bauteile nach erfolgter Fertigung mittels Computertomografie (CT) geprüft. Im Rahmen der Datenvorbereitung für die Modellierung erfolgte eine Reduzierung der erhobenen Thermogramme zu physikalisch-interpretierbaren Merkmalen (bspw. Schmelzbadfläche oder Zeit-über-Schwellwert). Weiterhin erfolgte eine Registrierung der thermografischen Daten mit den Fehlstellen-Referenzdaten der CT, um eine exakte örtliche Überlagerung von thermischer Information und lokalem Fehlstellenbild zu erzielen. Zur Ermöglichung einer lokalen Fehlstellenvorhersage wurden die thermografischen Daten schichtweise in kleinteiligen Volumina angeordnet, welche als Eingangsgröße für die genutzten ML-Algorithmen dienten. Die Ergebnisse der Untersuchungen zeigen, dass sich die Porosität auf Bauteilschichtebene mit einer hohen Genauigkeit vorhersagen lässt. Eine Vorhersage der Porosität auf lokaler Bauteilebene erweist sich noch als herausfordernd. Die erprobten ML-Algorithmen zeigen vergleichbare Ergebnisse, obwohl ihnen unterschiedliche Modellierungsannahmen zugrunde liegen und sie variierende Komplexität aufweisen. Mit Hilfe der erzielten Erkenntnisse eröffnet sich die Möglichkeit, Rückschlüsse auf die gewählte Prozessüberwachungshardware und Datenvorverarbeitung zu ziehen und somit langfristig die Leistungsfähigkeit von Modellen zur Fehlstellenvorhersage zu verbessern. T2 - Temperatur 2024 CY - Berlin, Germany DA - 05.06.2024 KW - Laser-Pulverbettschweißen KW - Porositätsvorhersage KW - Qualitätsüberwachung KW - Thermografie KW - Machine Learning PY - 2024 AN - OPUS4-60267 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Altenburg, Simon T1 - SAMMIE: Eigenbau-Anlage für Metall-AM zur Sensorentwicklung und Qualifizierung N2 - Im additiven Fertigungsprozess Laser-Pulverbettschweißen wird Metallpulver lagenweise mittels eines Lasers aufgeschmolzen, um Bauteile zu generieren. Hierbei werden die Eigenschaften der Bauteile zu einem großen Teil durch die im Verlauf des Prozesses vorliegenden Temperaturen bestimmt. Dies beinhaltet unter anderem Materialeigenschaften wie Mikrostruktur, Härte, thermische und elektrische Leitfähigkeiten sowie die Ausbildung von Defekten wie z.B. Anbindungsfehler, Keyhole-Porosität (Gaseinschlüsse) oder auch die Ausbildung von Rissen. Zur Überwachung bzw. Vorhersage dieser Eigenschaften sowie zum Abgleich von Simulationen ist eine orts- und zeitaufgelöste Messung der Temperaturverteilung im Prozess daher von herausragender Bedeutung. In der Industrie kommen optische Verfahren, die auf der Messung der thermischen Strahlung basieren, regelmäßig zum Einsatz. Allerdings dienen diese bislang nur der statistischen Auswertung und der Identifikation von Abweichungen vom Normalprozess. Der quantitativen Auswertung zur Temperaturbestimmung stehen aktuell noch eine Vielzahl von Herausforderungen entgegen. Einerseits stellt der Prozess an sich hohe Anforderungen an die Datenerfassung und -auswertung: der Emissionsgrad verändert sich dynamisch im Prozess und lokale Schmauchbildung sorgt für potenzielle Absorption oder Streuung der thermischen Strahlung oder auch des Fertigungslasers. Weiterhin stellt der hochdynamische Prozess hohe Anforderungen an Orts- und Zeitauflösung der eingesetzten Sensorik (z.B. Kameratechnik). Andererseits erschweren an üblichen kommerziell erhältlichen Fertigungsanlagen praktische Hindernisse wie eine eingeschränkte optische Zugänglichkeit und der fehlende Zugriff auf die Anlagensteuerung sowie fehlende Möglichkeiten der Synchronisation der Messtechnik mit dem Prozess eine eingehende Untersuchung dieser Effekte. Um letztere Hindernisse zu umgehen, wurde an der BAM die Forschungsanlage SAMMIE (sensor-based additive manufacturing machine) entwickelt. Einerseits bietet das System alle Möglichkeiten, die auch übliche kommerzielle Systeme bieten. Dies beinhaltet die Fertigung ganzer Bauteile (maximale Größe ca. 65mm x 45 mm x 30 mm) und den Einsatz einer Inertgasatmosphäre inkl. gefiltertem Schutzgasstrom. Andererseits bietet es aber auch einen besonders kompakten Bauraum, um die Sensorik möglichst nah an den Prozess führen zu können, sechs optische Fenster zur Prozessbeobachtung aus unterschiedlichen Winkeln und die Möglichkeit der Prozessbeobachtung koaxial zum Fertigungslaser. Des Weiteren besteht eine einfache Austauschbarkeit aller Fenster, Spiegel und Strahlteiler, um den gesamten optischen Pfad der aktuellen Messaufgabe flexibel anzupassen. Die komplette Anlagensteuerung ist eine Eigenentwicklung und bietet daher auch völlige Anpassbarkeit. Eine synchrone und frei konfigurierbare Triggerung diverser Sensoriken und synchrone Datenerfassung bieten maximale Kontrolle über die Sensorsteuerung. Dieser Beitrag gibt einen Überblick über die Fertigungsanlage SAMMIE. Wissenschaftliche Ergebnisse sowie laufende Arbeiten an der Anlage werden in weiteren Beiträgen vorgestellt. T2 - Temperatur 2024 CY - Berlin, Germany DA - 05.06.2024 KW - PBF-LB/M KW - In situ monitoring KW - Anlage KW - Additive Fertigung KW - Prozessüberwachung KW - Additive Manufacturing PY - 2024 AN - OPUS4-60234 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Becker, Tina T1 - Emissivity – Gamechanger for quantitative in-situ monitoring N2 - For a deep process understanding of the laser powder bed fusion process (PBF-LB/M), recording of the occurring surface temperatures is of utmost interest and would help to pave the way for reliable process monitoring and quality assurance. A notable number of approaches for in-process monitoring of the PBF-LB/M process focus on the monitoring of thermal process signatures. However, due to the elaborate calibration effort and the lack of knowledge about the occurring spectral directional emissivity, only a few approaches attempt to measure real temperatures. In this study, to gain initial insights into occurring in the PBF-LB/M process, measurements on PBF-LB/M specimens and metal powder specimens were performed for higher temperatures up to T = 1290 °C by means of the emissivity measurement apparatus (EMMA) of the Center for Applied Energy Research (CAE, Wuerzburg, Germany). Also, measurements at ambient temperatures were performed with a suitable measurement setup. Two different materials—stainless steel 316L and aluminum AlSi10Mg—were examined. The investigated wavelength λ ranges from the visible range (λ-VIS = 0.40–0.75 µm) up to the infrared, λ = 20 µm. The influence of the following factors were investigated: azimuth angle φ, specimen temperature TS, surface texture as for PBF-LB/M surfaces with different scan angles α, and powder surfaces with different layer thicknesses t. T2 - Rapid.Tech 3D 2024 CY - Erfurt, Germany DA - 14.05.2024 KW - PBF-LB/M KW - In situ monitoring KW - Emissivity KW - Additive Manufacturing PY - 2024 AN - OPUS4-60148 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Hilberg, Alec T1 - In-situ Temperaturbestimmung im LPA Prozess mittels multispektraler Thermografie N2 - Mit der zunehmenden Relevanz der additiven Fertigung in Fertigungsbereiche mit hohen Anforderungen an Bauteilqualität, wird eine gute Prozessüberwachung unausweichlich. Eine Methode, die bereits gute Korrelation mit Bauteilfehlern gezeigt hat, ist die Temperaturüberwachung mithilfe von thermografischen Methoden. Allerdings unterliegt die Bestimmung der Realtemperaturen vielen unterschiedlichen Problemen. Ein Ansatz mit den Herausforderungen umzugehen, stellt der multispektrale Ansatz dar, der im Projekt QT-LPA untersucht und hier vorgestellt wird. T2 - Temperatur 2024 CY - Berlin, Germany DA - 05.06.2024 KW - Additive Fertigung KW - Multispektral Thermografie KW - LPA PY - 2024 AN - OPUS4-60921 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Meinel, Dietmar T1 - Classic Materials Testing in the Light of CT N2 - Currently, mandatory requirements and recommendations for the detection of irregularities in laser beam welded joints are based on classic micrographs as set out in the standard ISO 13919-1:2019. Compared to classic micrographs, computed tomography enables a non-destructive, three-dimensional and material-independent mode of operation, which delivers much more profound results. Even in building material testing, methods with limited informative value can be checked and supplemented by CT examinations. T2 - 13th International Conference on Industrial Computed Tomography (iCT2024) CY - Wels, Austria DA - 06.02.2024 KW - Computed Tomography KW - Additive Manufacturing KW - Machine-Learning Segmentation KW - Air Void System PY - 2024 AN - OPUS4-59568 LA - eng 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 - Matiushkina, Anna T1 - Quantification of Hydrophilic Surface Ligands on Nanoparticles N2 - The rapid development of nanotechnology is driven by a wide range of possible applications of nanoparticles (NPs) depending on their functions and composition, for example, in biomedicine, energy harvesting, and optoelectronics. Due to the large surface-to-volume ratio of nanoparticles, their properties and function are often highly dependent on surface chemistry, which also determines their stability and interaction with the environment. To ensure the successful advancement of nanomaterials in biomedical applications as well as in material sciences, it is hence crucial to develop reliable methods to control and quantify ligand molecules and functional groups on the NP surface for different NP processing steps including ligand exchange and the subsequent functionalization with, e.g., antifouling agents and recognition moieties. These methods must then be validated and eventually standardized. This also calls for suitable reference materials with known surface chemistries or functionalities. Methods for determining and quantifying surface functional groups and NP capping ligands include quantitative nuclear magnetic resonance (qNMR) techniques, thermogravimetric analysis (TGA), mass spectrometric (MS) methods, high-performance liquid chromatography (HPLC), and optical assays with photometric and/or fluorometric readout.[1] In the focus of this study on ligand exchange and quantification are differently sized iron oxide nanoparticles (IONPs), already used in biomedicine with applications as magnetic resonance imaging (MRI) contrast agents or for magnetic hyperthermia. IONPs can be prepared by a high temperature synthesis in nonpolar solvents, resulting in a superior monodispersity and crystallinity compared to particles prepared by aqueous synthesis methods. Such IONPs bear, however, hydrophobic surface ligands, that need to be exchanged for hydrophilic molecules to ensure water dispersibility required for biomedical applications. For these applications, a complete removal of potentially toxic surface ligands remaining from IONP synthesis is crucial. Here, we will present the synthesis of differently sized spherical IONPs capped with hydrophobic oleic acid molecules and an in-depth study of the ligand exchange to hydrophilic molecules such as citrate. We assessed the size, size distribution, and colloidal stability of the IONPs utilizing transmission electron microscopy (TEM), dynamic light scattering (DLS), and Zeta potential measurements before and after ligand exchange. In addition, several approaches to ligand quantification have been explored involving a variety of analytical tools. Our ultimate goal is here to identify the optimal methods for ligand analysis and to develop schemes for method validation, via the comparison of analytical techniques relying on different principles of signal generation (method cross-validation). T2 - E-MRS 2024 SPRING MEETING CY - Strasbourg, France DA - 27.05.2024 KW - Nano KW - Particle KW - Iron oxide KW - Ligand KW - Quantification KW - Advanced material KW - Surface analysis KW - Functional group PY - 2024 AN - OPUS4-62296 LA - eng AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -