TY - CONF A1 - Raute, J. A1 - Seitz, G. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Wire Electron Beam Additive Manufacturing von niedriglegierten Zinnbronzen – Erreichbare Bauteileigenschaften und Prozessmerkmale T2 - Kupfer-Symposium 2023 Vortragsband N2 - Die Additive Fertigung gewinnt zunehmend an Bedeutung für die Verarbeitung von Kupferwerkstoffen im industriellen Umfeld. Hierbei wird verstärkt auf drahtförmige Ausgangswerkstoffe gesetzt, da diese Vorteile im Handling bieten, bereits aus der Schweißtechnik bekannt sind und sich zumeist durch geringere Beschaffungskosten auszeichnen. In den letzten Jahren entwickelte sich unter den drahtbasierten Verfahren der Directed-Energy-Deposition (DED) eine Prozessvariante unter Nutzung des Elektronenstrahls zur industriellen Marktreife. Dabei zeigt die Technologie Wire Electron Beam Additive Manufacturing (DED-EB) besondere Vorteile gegenüber anderen DED-Prozessen für die Anwendung an Kupfer. Um das Verfahren einem breiten Anwenderkreis in der Industrie zugänglich zu machen, fehlen jedoch Daten zu Leistungsfähigkeit, Prozessgrenzen und Anwendungsmöglichkeit- en. Die vorliegende Untersuchung beschäftigt sich mit dieser Problemstellung am Beispiel der Legierung CuSn1MnSi. Über mehrstufige Testschweißungen werden die physikalisch möglichen Prozessgrenzen ermittelt und Rückschlüsse über die Eignung der Parameter zum additiven Aufbau gezogen. An verschiedenen additiv gefertigten Probekörpern werden anschließend Kennwerte für Aufbaurate, Härte, Mikrostruktur, Oberflächenqualität sowie mechanische Festigkeitswerte ermittelt. Es zeigt sich, dass das die durch DED-EB hergestellten Proben, trotz des groben Gefüges sowie der thermischen Belastung im Aufbauprozess, in ihren Eigenschaften gut mit den Spezifikationen des Ausgangsmaterials übereinstimmen. T2 - Kupfersymposium 2023 CY - Jena, Germany DA - 29.11.2023 KW - Wire Electron Beam Additive Manufacturing KW - DED-EB KW - CuSn1 KW - Additive Fertigung PY - 2023 SN - 978-3-910411-03-6 SP - 28 EP - 33 PB - Kupferverband e. V. AN - OPUS4-59118 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 T2 - DVS Congress 2023 Große Schweißtechnische Tagung 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 - Kampffmeyer, D. A1 - Wolters, M. A1 - Raute, J. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Laserstrahlauftragschweißen – Einfluss von Schutzgasgemischen auf die Bauteilqualität JF - DVS-Berichte: Band 389 N2 - Im Additive Manufacturing Verfahren Directed Energy Deposition (DED) wird bei der Verarbeitung von Werkzeugstahl in der Regel reines Argon als Schutzgas verwendet. Dabei kann die Verwendung von speziellen Schutzgasgemischen, auch bei geringen Anteilen zugemischter Gase, durchaus die Bauteilqualität positiv beeinflussen. In Vorarbeiten der Messer SE & Co. KGaA zeigte ein gewisser Sauerstoffanteil im Schutzgas die Tendenz, den Flankenwinkel von Schweißspuren beim DED zu verbessern. In der vorliegenden Studie wurde daher detailliert untersucht in wie weit unterschiedliche Schutzgasgemische einen Einfluss auf die Qualität sowie die geometrischen Eigenschaften der additiv gefertigten Strukturen des Werkzeugstahls 1.2709 beim Laser-DED ausüben. Es erfolgten zunächst Testschweißungen in Form von Einzelspuren mit unterschiedlichen Gemischen aus dem Basisschutzgas Argon mit geringen Anteilen verschiedener Gase. Dabei wurde der Einfluss der Zusätze auf die Spurgeometrie und Aufbauqualität untersucht. Auf Basis dieser Vorversuche wurde eine Auswahl vielversprechender Gasgemische getroffen und Detailuntersuchungen in Form von Spuren, Flächen und Quadern unter Zugabe verschiedener Mengen an Zusätzen durchgeführt. Zur Bewertung des Einflusses der Schutzgasbeimengungen wurden der Flankenwinkel, die Porosität und das Gefüge der Proben anhand metallografischer Schliffe untersucht. Es zeigte sich, dass eine Zugabe von geringen Anteilen an Zusätzen zunächst zu einer Vergrößerung des Flankenwinkels im Vergleich zu reinem Argon führt. Mit steigendem Anteil der Gase nimmt dieser Winkel jedoch ab. So kann je nach Menge des zugesetzten Gases eine individuelle Benetzung des aufgetragenen Materials an der Oberfläche erreicht werden. Auch die Porosität ließ sich durch Schutzgasgemische beeinflussen und zeigt ein abweichendes Verhalten im Vergleich zu reinem Argon. T2 - DVS Congress 2023 Große Schweißtechnische Tagung DVS CAMPUS CY - Essen, Germany DA - 11.09.2023 KW - Laser-Pulver-Auftragschweißen KW - DED-LB KW - Schutzgas KW - Additive Fertigung PY - 2023 SN - 978-3-96144-230-0 SP - 505 EP - 511 PB - DVS-Media AN - OPUS4-58585 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER - TY - CONF A1 - Marquardt, R. A1 - Biegler, M. A1 - Rethmeier, Michael T1 - Laser-Pulver-Auftragschweißen von funktional gradierten Materialien auf Cobalt-Chrom Basis T2 - 43. Assistentenseminar Fügetechnik N2 - Um Bauteile vor Verschleiß und Korrosion zu schützen werden Beschichtungen aus resistenteren Materialien aufgetragen. Hierzu zählen unter anderen die Legierungen auf Cobalt-Chrom Basis. Der diskrete Materialsprung ist jedoch unter thermischen und mechanischen Belastungen häufig Ursache für das Versagen der Beschichtung. In dieser Arbeit werden daher Materialgradierungen von verschiedenen Stahllegierungen zu einer Cobalt-Chrom Basislegierung untersucht. Die Ergebnissen werden dafür auch mit Resultaten zu vorangegangenen Untersuchungen verglichen. Kern der Arbeit bilden geätzte Schliffbilder der Materialpaarungen und Auswertungen mittels Farbeindringprüfung sowie die metallografische Bestimmung der Porosität. Ziel der Arbeit ist ein defektfreier Aufbau der funktional gradierten Materialpaarungen. T2 - 43. Assistentenseminar Fügetechnik CY - Päwesin, Germany DA - 20.09.2023 KW - Directed Enery Deposition KW - Funktionally Graded Material KW - Additive Manufacturing KW - DED KW - FGM KW - AM PY - 2023 SN - 978-3-96144-212-6 SP - 1 EP - 6 PB - DVS Media GmbH AN - OPUS4-59116 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 T2 - 3. Fachtagung Additive Manufacturing 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 - Putra, Stephen Nugraha A1 - Meng, Xiangmeng A1 - Bachmann, Marcel A1 - Rethmeier, Michael T1 - Der Einfluss verschiedener räumlicher Diskretisierungsansätze des Ray-Tracing-Verfahrens bei der Simulation des Laserstrahltiefschweißen T2 - 43. Assistentenseminar Füge- und Schweißtechnik N2 - Die Wärmeverteilung des Lasers beim Laserstrahltiefschweißen ist für die Formgebung der Dampfkapillare und für die Schweißbaddynamik entscheidend. In dieser Arbeit werden die Laserwärmeverteilung und deren Einflüsse auf die Schweißbadtiefe sowie -breite numerisch anhand des Ray-Tracing-Verfahrens analysiert. Hierbei wird der La-serstrahl in mehreren Strahlenbündeln bzw. Subrays unterteilt. Diesbezüglich soll der Pfad der Subrays präzis be-rechnet werden, um die Dynamik der Dampfkapillare und des Schweißbades eines realen Schweißprozesses rich-tig abzubilden. Zu diesem Zweck beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit der Genauigkeitsverbesserung der Kontaktposition und der Reflexionsrichtung der Subrays auf der freien Oberfläche anhand der Level-Set-Methode. Um die Güte dieses Simulationsansatzes zu gewährleisten, wurde eine Gegenüberstellung mit den zwei klassischen Ray-Tracing-Verfahren mittels drei verschiedenen Benchmark-Testreihen durchgeführt. Anschließend wurden die Versuchsergebnisse zur Validierung der implementierten numerischen Ansätze verwendet. Im Rahmen dieser Arbeit kann es gezeigt werden, dass unterschiedliche Wärmeverteilung aufgrund der verschiedenen Ray-Tracing-Verfahren deutlich zu erkennen ist, welche wiederum die Schweißbaddynamik sowie die lokalisierte Dampfkapil-lardynamik stark beeinflussen. Ferner wurde es bestätigt, dass die implementierte Level-Set-Methode zu einer ge-naueren Ermittlung der Kontaktposition und der Reflexionsrichtung der Subrays und somit zu einer Verbesserung der simulierten Schmelzkontur führt. T2 - 43. Assistentenseminar Füge- und Schweißtechnik CY - Schwarzenberg/Erzgebirge, Germany DA - 27.09.2022 KW - Laser beam welding KW - Ray tracing method KW - Weld pool dynamics KW - Numerical modeling PY - 2023 UR - https://www.dvs-media.eu/de/neuerscheinungen/4584/43.-assistentenseminar-fuegetechnik SN - 978-3-96144-212-6 VL - 386 SP - 91 EP - 102 PB - DVS Media GmbH CY - Düsseldorf AN - OPUS4-59119 LA - deu AD - Bundesanstalt fuer Materialforschung und -pruefung (BAM), Berlin, Germany ER -