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Künstliche Neuronale Netze zur Qualitätsprognose von Funktional Gradierten Materialien im laserbasierten Directed Energy Deposition

  • 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.

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Autor*innen:R. Marquardt, S. Bähring, M. Biegler, Michael RethmeierORCiD
Dokumenttyp:Beitrag zu einem Tagungsband
Veröffentlichungsform:Verlagsliteratur
Sprache:Deutsch
Titel des übergeordneten Werkes (Deutsch):3. Fachtagung Additive Manufacturing
Jahr der Erstveröffentlichung:2023
Organisationseinheit der BAM:9 Komponentensicherheit
9 Komponentensicherheit / 9.3 Schweißtechnische Fertigungsverfahren
Verlag:SLV Halle
Erste Seite:1
Letzte Seite:8
DDC-Klassifikation:Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Freie Schlagwörter:AM; Additive Manufacturing; DED; Directed Enery Deposition; KI; Künstliche Neuronale Netze
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM:Material
Material / Additive Fertigung
Veranstaltung:3. Fachtagung Additive Manufacturing
Veranstaltungsort:Halle, Germany
Beginndatum der Veranstaltung:05.10.2023
Verfügbarkeit des Dokuments:Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access")
Datum der Freischaltung:30.10.2023
Referierte Publikation:Nein
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