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Organisationseinheit der BAM
Prognose von Qualitätsmerkmalen durch Anwendung von KI-Methoden beim Directed 10 Energy Deposition
(2022)
Dieser Beitrag enthält die Ergebnisse eines im Rahmen der DVS Forschung entwickelten Ansatzes zur Qualitätssicherung im Directed Energy Deposition. Es basiert auf der Verarbeitung verschiedener während des Prozesses gesammelter Sensordaten unter Anwendung Künstlicher Neuronale Netze (KNN). So ließen sich die Qualitätsmerkmale Härte und Dichte auf der Datenbasis von 50 additiv gefertigten Probenwürfel mit einer Abweichung < 2 % vorhersagen. Des Weiteren wurde die Übertragbarkeit des KNN auf eine Schaufelgeometrie untersucht. Auch hier ließen sich Härte und Dichte hervorragend prognostizieren (Abweichung < 1,5 %), sodass der Ansatz als validiert betrachtet werden kann.
In einem Forschungsvorhaben wurde der Einfluss von fertigungsbedingten Spalten von bis zu 3 mm auf das Tragverhalten der Widerstandspunktschweißverbindungen aus Stählen am Beispiel von HX340LAD+Z (Werkstoffnummer 1.0933), HCT780X+Z (1.0943), HCT980C (1.0955) und 22MnB5+AS140 untersucht. Neben spaltabhängigen Schweißbereichen wurden auch statische Festigkeit, dynamische Festigkeit sowie Schwingfestigkeit betrachtet. Schließlich wurden ein Prozesssicherheitskoeffizient sowie eine Prozess-Festigkeits-Kenngröße abgeleitet, mit deren Hilfe der Anwender das Verhalten der Punktschweißverbindungen unter Spalteinfluss beurteilen kann.