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Additive manufacturing promises a high potential for the maritime sector. Directed Energy Deposition (DED) in particular offers the opportunity to produce large-volume maritime components like propeller hubs or blades without the need of a costly casting process. The post processing of such components usually generates a large amount of aluminum bronze grinding waste. The aim of the presented project is to develop a sustainable circular AM process chain for maritime components by recycling aluminum bronze grinding waste to be used as raw material to manufacture ship Propellers with a laser-powder DED process. In the present paper, grinding waste is investigated using a dynamic image Analysis system and compared to commercial DED powder. To be able to compare the material quality and to verify DED process parameters, semi-academic sample geometries are manufactured.
Due to rapid, localized heating and cooling, distortions accumulate in additive manufactured laser metal deposition (LMD) components, leading to a loss of dimensional accuracy or even cracking. Numerical welding simulations allow the prediction of these deviations and their optimization before conducting experiments. To assess the viability of the simulation tool for the use in a predictive manner, comprehensive systems as well as to choose the optimal product matches, product analysis methods are needed. Indeed, most of the known methods aim to analyze a product or one product family on the physical level. Different product families, however, may differ largely in terms of the number and nature of components. This fact impedes an efficient comparison and choice of appropriate product family combinations for the production system. A new methodology is proposed to analyze existing products in view of their functional and physical architecture. The aim is to Cluster these products in new assembly oriented product families for the optimization.
In additive manufacturing (AM) Laser Metal Deposition (LMD), parts are built by welding layers of powder feedstock onto a substrate. Applications for steel powders include forging tools and structural components for various industries. For large parts, the choice of tool-paths influences the build-rate, the part performance and the distortions in a highly geometry-dependent manner. With weld-path lengths in the range of hundreds of meters, a reliable, automated tool path generation is essential for the usability of LMD processes.
In this contribution, automated tool-path generation approaches are shown and their results are discussed for arbitrary geometries. The investigated path strategies are the classical approaches: “Zig-zag-” and “contour-parallel-strategies”. After generation, the tool-paths are automatically formatted into g-code for experimental build-up and ASCII for a numerical simulation model. Finally, the tool paths are discussed in regards to volume-fill, microstructure and porosity for the experimental samples.
This work presents a part of the IGF project 18737N “Welding distortion simulation” (FOSTA P1140)
In additive manufacturing (AM) directed energy deposition (DED), parts are built by welding layers of powder or wire feedstock onto a substrate with applications for steel powders in the fields of forging tools, spare parts, and structural components for various industries. For large and bulky parts, the choice of toolpaths influences the build rate, the mechanical performance, and the distortions in a highly geometry-dependent manner. With weld-path lengths in the range of hundreds of meters, a reliable, automated tool-path generation is essential for the usability of DED processes. This contribution presents automated tool-path generation approaches and discusses the results for arbitrary geometries. Socalled “zig-zag” and “contour-parallel” processing strategies are investigated and the tool-paths are automatically formatted into machine-readable g-code for experimental validation to build sample geometries. The results are discussed in regard to volume-fill, microstructure, and porosity in dependence of the path planning according to photographs and metallographic cross-sections.
Liquid metal embrittlement (LME) cracking can occur during resistance spot welding (RSW) in zinc-coated advanced high-strength steels (AHSS) for automotive production. In this study, a methodological variation of hold time is performed to investigate the process-related crack influence factors. A combination of numerical and experimental investigations confirms, that the extent of heat dissipation and re-heating of the sheet surface can be influenced and thus the degree of crack formation can be controlled in a targeted manner by the parameterisation of the hold time. The temperature and stress history of crack-free and crack-afflicted spot welds are analysed and a conclusion on the borders defining the LME active region is derived.
Directed energy deposition additive manufactured parts have steep stress gradients and an anisotropic microstructure caused by the rapid thermo-cycles and the layer-upon-layer manufacturing, hence heat treatment can be used to reduce the residual stresses and to restore the microstructure. The numerical simulation is a suitable tool to determine the parameters of the heat treatment process and to reduce the necessary application efforts. The heat treatment simulation calculates the distortion and residual stresses during the process. Validation experiments are necessary to verify the simulation results. This paper presents a 3D coupled thermo-mechanical model of the heat treatment of additive components. A distortion-based validation is conducted to verify the simulation results, using a C-ring shaped specimen geometry. Therefore, the C-ring samples were 3D scanned using a structured light 3D scanner to compare the distortion of the samples with different post-processing histories.
Effects on crack formation of additive manufactured Inconel 939 sheets during electron beam welding
(2021)
The potential of additive manufacturing for processing precipitation hardened nickel-base superalloys, such as Inconel 939 is considerable, but in order to fully exploit this potential, fusion welding capabilities for additive parts need to be explored. Currently, it is uncertain how the different properties from the additive manufacturing process will affect the weldability of materials susceptible to hot cracking. Therefore, this work investigates the possibility of joining additively manufactured nickel-based superalloys using electron beam welding. In particular,
the influence of process parameters on crack formation is investigated. In addition, hardness measurements are performed on cross-sections of the welds. It is shown that cracks at the seam head are enhanced by Welding speed and energy per unit length and correlate with the hardness of the weld metal. Cracking parallel to the weld area shows no clear dependence on the process variables that have been investigated, but is related to the hardness of the heat-affected zone.
Die Beschichtung hochfester Stahlfeinbleche beeinflusst das Auftreten von flüssigmetallinduzierter Rissbildung (LME). Daher wurden in dieser Arbeit industrieübliche Beschichtungen bei gleichem Grundwerkstoff hinsichtlich ihres Aufbaus und chemischer Zusammensetzung charakterisiert und bezüglich ihrer LME Anfälligkeit untersucht. Aus dieser vergleichenden Untersuchung heraus wurden Potentiale für die Widerstandsfähigkeit gegen LME identifiziert. Diese Potentiale werden experimentell durch den Einsatz einer von der Forschungsstelle entwickelten Methode überprüft. Gegenstand der Untersuchungen waren neben unbeschichteten Proben industrieübliche Zinküberzüge wie Elektrolytisch verzinkt, Feuerverzinkt, Galvannealed und Zink-Magnesium Beschichtungen.
Die LME Anfälligkeit dieser unterschiedlichen Überzüge wird mit einem Schweißen unter Zugbelastung Versuchsaufbau untersucht. Dabei ergibt sich die resultierende Anfälligkeit aus den auftretenden Risslängen und der Auftrittswahrscheinlichkeit von LME bei den einzelnen Versuchen. Es konnte eine LME Anfälligkeits-Rangfolge für die Zinküberzüge festgestellt werden. Zink-Magnesium Beschichtungen galten als besonders LME Anfällig, gefolgt von Feuerverzinkt und Galvannealed. Die größte LME Resistenz wurde bei elektrolytisch verzinkten Proben festgestellt.
Aus den Ergebnissen werden Handlungsempfehlungen zur Erhöhung der Verarbeitungssicherheit bzw. Schweißpunktqualität abgeleitet.
Die Fließfähigkeit von Metallpulvern gilt als wichtige Pulvereigenschaft für den additiven Aufbau mittels Laser, wobei bisher wenige Arbeiten die Auswirkungen im Laserpulverauftragschweißen (Engl.: Directed Energy Deposition DED-LB) untersuchen. Arbeiten, die sich mit den Pulvereigenschaften für Pulverbettverfahren beschäftigen, zeigen Korrelationen zwischen Partikelgrößenverteilung und Fließeigenschaften mit der Bauteildichte und den mechanischen Eigenschaften. Sie bewerten insbesondere Pulverbettdichte und -stabilität. In der vorliegenden Arbeit werden daher die Eigenschaften zweier Pulverfraktionen (20 µm – 63 µm und 63 µm – 150 µm) des austenitischen Stahls AISI 316L und deren freien Ausfluss im Vergleich zur Pulverdichte untersucht. Die Untersuchungen zeigen, dass die feinere Pulverfraktion eine um 14,5 % höhere Durchflussrate erzielt als die gröbere Fraktion. korreliert die Ergebnisse zur inneren Porosität und Partikelgrößenverteilung.
Die Analyse der Bauteilqualität zeigt einen geringen Einfluss der Korngrößenverteilung auf die Porosiät der DED-LB aufgebauten Quader.
Funktional gradierte Materialien auf Basis von Stellite und Stahl im Laserpulver-Auftragschweißen
(2022)
Das Hinzufügen von Stellite auf Stahl ist eine typische Vorgehensweise um Bauteile gegen Verschleiß und Korrosion zu schützen. Der Sprung in den Materialeigenschaften kann jedoch zu Rissen und somit zum Versagen der Beschichtung führen. Um die Lebensdauer von Beschichtungen zu erhöhen wird daher ein gradierter Übergang mit verschiedenen Materialpaarungen untersucht.
Components distort during directed energy deposition (DED) additive manufacturing (AM) due to the repeated localised heating. Changing the geometry in such a way that distortion causes it to assume the desired shape – a technique called distortion-compensation – is a promising method to reach geometrically accurate parts. Transient numerical simulation can be used to generate the compensated geometries and severely reduce the amount of necessary experimental trials. This publication demonstrates the simulation-based generation of a distortioncompensated DED build for an industrial-scale component. A transient thermo-mechanical approach is extended for large parts and the accuracy is demonstrated against 3d-scans. The calculated distortions are inverted to derive the compensated geometry and the distortions after a single compensation iteration are reduced by over 65%.
Rapid localized heating and cooling during additive manufacturing using laser deposition method (LMD) lead to loss of dimensional accuracy as well as cracking of built parts. Finite-Element welding simulations allow prediction of geometrical deviations and accumulated residual stresses as well as their optimization before conducting experiments. Due to the great length of stacked welds, calculation times for fully transient thermomechanical simulations are currently long, the calculation stability suffers from the high number of contact bodies in the model and the modelling effort is high, as the geometries need to be sliced and positioned layer-wise.
In this contribution, an integrated modelling approach is demonstrated for a thin-walled LMD component made from 30 layers of 1.4404 (316L) stainless steel: Instead of the layer-by-layer modelling strategy commonly found in the literature, the whole component mesh is kept in one piece and the fully transient, layer-by-layer material deposition is implemented via element sets. In contrast to prior simulations, nonlinear contact between the layers does not have to be considered, significantly decreasing calculation times. The calculated distortions are compared to recently published, in-situ digital image correlation (DIC) measurements as well as numerical simulations conducted with the established layer-wise modelling strategy to judge result quality. Finally, the improvement in calculation time and ease-of-use is compared between both modelling approaches and conclusions regarding future usage for industrial-scale components are drawn.
Distortions in Additive Manufacturing (AM) Laser Metal Deposition (LMD) occur in the newly-built component due to rapid heating and solidification and can lead to shape deviations and cracking. This paper presents a novel approach to quantify the distortions experimentally and to use the results in numerical simulation validation. Digital Image Correlation (DIC) is applied together with optical filters to measure in-situ distortions directly on a wall geometry produced with LMD. The wall shows cyclic Expansion and shrinking with the edges bending inward and the top of the sample exhibiting a slight u-shape as residual distortions. Subsequently, a structural Finite Element Analysis (FEA) of the experiment is established, calibrated against experimental temperature profiles and used to predict the in-situ distortions of the sample. A comparison of the experimental and numerical results reveals a good agreement in length direction of the sample and quantitative deviations in height direction, which are attributed to the material model used. The suitability of the novel experimental approach for measurements on an AM sample is shown and the potential for the validated numerical model as a predictive tool to reduce trial-and-error and improve part quality is evaluated.
Ni-based superalloys are well established in various industrial applications, because of their excellentmechanical properties and corrosion resistance at high temperatures. Despite the high development stage anda common industrial use of these alloys, hot cracking remains a major challenge limiting the weldability ofthe materials. As commonly known, the hot cracking susceptibility during welding increases with the amountof precipitation phases. Hence, a large amount of highstrength Ni-Alloys is rated as non-weldable. A newapproach based on electron beam welding at low feed rates shows great potential for reducing the hotcracking tendency of precipitation-hardened alloys. However, geometry and properties of the weld seamdiffer significantly in comparison to the common process range for practical uses. The aim of this study is toinvestigate the influence of welding parameters on the seam geometry at low feed rates between 1 mm/s and10 mm/s. For this purpose, 25 bead on plate welds on a 12 mm thick sheet made of Inconel 718 are carriedout. First, the relevant parameters are identified by performing a screening. Then the effects discovered arefurther studied by using a central composite design. The results show a significant difference between theanalyzed weld seam geometry in comparison to the well-known appearance of electron beam welded seams.
A 3D electro-thermomechanical model is established in order to investigate liquid metal embrittlement.
After calibration to a dual phase steel of the 1000 MPa tensile strength class, it is used to analyse the thermo-mechanical system of an experimental procedure to enforce liquid metal embrittlement during resistance spot welding. In this procedure, a tensile stress level is applied to zinc coated advanced high strength steel samples during welding. Thereby, liquid metal embrittlement formation is enforced, depending on the applied stress level and the selected material.
The model is suitable to determine and visualise the corresponding underlying stresses and strains responsible for the occurrence of liquid metal embrittlement. Simulated local stresses and strains show good conformity with experimentally observed surface crack locations.
Directed energy deposition is a metal additive manufacturing process that builds parts by joining material in a layer-by-layer fashion on a substrate. Those parts are exposed to rapid thermo-cycles which cause steep stress gradients and the layer-upon-layer manufacturing fosters an anisotropic microstructure, therefore stress relief heat treatment is necessary. The numerical simulation can be used to find suitable parameters for the heat treatment and to reduce the necessary efforts to perform an effective stress relieving. Suitable validation Experiments are necessary to verify the results of the numerical simulation.
In this paper, a 3D coupled thermo-mechanical model is used to simulate the heat treatment of an additive manufactured component to investigate the application of a C-ring geometry for the distortion-based validation of the numerical simulation.
Therefore, the C-ring samples were 3D scanned using a structured light 3D scanner to quantify the distortion after each process step.
Resistance spot welding is an established joining process for the production of safetyrelevant components in the automotive industry. Therefore, consecutive process monitoring is essential to meet the high quality requirements. Artificial neural networks can be used to evaluate the process parameters and signals, to ensure individual spot weld quality. The predictive accuracy of such algorithms depends on the provided training data set, and the prediction of untrained data is challenging. The aim of this paper was to investigate the extrapolation capability of a multi-layer perceptron model. That means, the predictive performance of the model was tested with data that clearly differed from the training data in terms of material and coating composition. Therefore, three multi-layer perceptron regression models were implemented to predict the nugget diameter from process data. The three models were able to predict the training datasets very well. The models, which were provided with features from the dynamic resistance curve predicted the new dataset better than the model with only process parameters. This study shows the beneficial influence of process signals on the predictive accuracy and robustness of artificial neural network algorithms.
Especially, when predicting a data set from outside of the training space.
The application of anti-corrosion coated, high-strength steels in the automotive industry has increased in recent years. In combination with various zinc-based surface coatings, liquid metal embrittlement cracking can be observed in some of these materials. A high-quality, crack-free spot-welded joint is essential to realize the lightweight potential of the materials. In this work, the LME susceptibility of different coatings, which will be determined by the crack length and the occurrence rate, will be investigated using a welding under external load setup. The uncoated specimens did not show any LME. EG, GI and GA showed significantly less LME than ZM coatings. The latter coatings showed much larger crack lengths than the EG, GI and GA coatings. Furthermore, two mechanisms regarding the LME occurrence rate were observed: the occurrence of LME in zinc–magnesium coatings was theorized to be driven by the material properties of the coatings, whereas the occurrence of LME at EG, GI and GA samples was forced mainly by the application of the external tensile load.
In the experimental setup of this work, the materials were exposed to unusually high mechanical loads (up to 80% of their yield strength) to evoke LME cracks.
The contact between train wheels and rail tracks is known to induce material degradation in the form of wear, and rolling contact fatigue in the railhead. Rails with a pearlitic microstructure have proven to provide the best wear resistance under severe wheel-rail interaction in heavy haul applications. High speed laser cladding, a state-of-the-art surface engineering technique, is a promising solution to repair damaged railheads. However, without appropriate preheating or processing strategies, the utilized steel grades lead to martensite formation and cracking during deposition welding.
In this study, laser cladding of low-alloy steel at very high speeds was investigated, without preheating the railheads. Process speeds of up to 27 m/min and laser power of 2 kW are used. The clad, heat affected zone and base material are examined for cracks and martensite formation by hardness tests and metallographic inspections. A methodology for process optimization is presented and the specimens are characterized for suitability. Within the resulting narrow HAZ, the hardness could be significantly reduced.
This article presents a cost-effective and reliable method for welding 30 mm thick sheets of shipbuilding steel EH36. The method proposes to perform butt welding in a two-run technique using hybrid laser arc welding (HLAW) and submerged arc welding (SAW). The HLAW is performed as a partial penetration weld with a penetration depth of approximately 25 mm. The SAWis carried out as a second run on the opposite side. With a SAWpenetration depth of 8 mm, the weld cross-section is closed with the reliable intersection of both passes. The advantages of the proposed welding method are: no need for forming of the HLAW root; the SAW pass can effectively eliminate pores in the HLAWroot; the high stability of the welding process regarding the preparation quality of the weld edges. Plasma cut edges can be welded without lack of fusion defects. The weld quality achieved is confirmed by destructive tests.
Beim Unterpulverschweißen sind die Prozessgeräusche ein Indikator für eine gute Fügequalität. Diese Beurteilung kann i.d.R. nur von einer erfahrenen Fachkraft durchgeführt werden. Eine kürzlich entwickelte künstliche Intelligenz kann automatisch das akustische Prozesssignal anhand vortrainierter Merkmale klassifizieren und die Fügequalität anhand des Geräuschs beurteilen. Der Algorithmus, einmal richtig trainiert, kann den Prüfaufwand beim Unterpulverschweißen deutlich reduzieren.
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.
With regard to efficient production, it is desirable to combine the respective advantages of additively and conventionally manufactured components. Particularly in the case of large-volume components that also include filigree or complex structures, it makes sense to divide the overall part into individual elements, which afterwards have to be joined by welding.
The following research represents a first step in fundamentally investigating and characterizing the joint welding of Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) components made of Inconel 718. For this purpose, bead-on-plate welds were performed on plates manufactured using the L-PBF process and compared with the conventionally manufactured material. Conventional laser beam welding was used as welding process. The weld geometry was investigated as a function of the L-PBF build-up orientation. It was found that the welding depth and weld geometry differ depending on this orientation and in comparison to the conventional material.
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.
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.
Ensuring the required mechanical-technological properties of welds is a critical issue in the application of multi-wire submerged arc welding processes for welding high-strength fine-grained steels. Excessive heat input is one of the main causes for microstructural zones with deteriorated mechanical properties of the welded joint, such as a reduced notched impact strength and a lower structural robustness. A process variant is proposed which reduces the weld volume as well as the heat input by adjusting the welding wire configuration as well as the energetic parameters of the arcs, while retaining the advantages of multiwire submerged arc welding such as high process stability and production speed.
Das DED Auftragschweißen ist ein additives Fertigungsverfahren für Metalle, bei dem das Material schichtweise auf ein Substrat aufgetragen wird. Die schnellen Temperaturzyklen rufen Spannungsgradienten im Bauteil hervor. Der schichtweise Aufbau der Bauteile verursacht eine anisotrope Mikrostruktur. Mittels nachgelagerter Wärmebehandlung können diese Effekte verringert werden. Im anschließenden Schritt der Prozesskette wird das additiv hergestellte Bauteil mittels Drahterodieren von dem Substrat abgetrennt.
In diesem Beitrag wird eine thermo-mechanische Simulation der gesamten Prozesskette vorgestellt, welche den additiven Aufbau, Wärmebehandlung und das Abtrennen vom Substrat beinhaltet. Anstelle der in der Literatur üblichen schichtweisen Modellierungsstrategie für die DED Simulation wird das gesamte Bauteil in einem Stück vernetzt und der vollständig transiente, schichtweise Materialauftrag über Elementgruppen realisiert. Im Gegensatz zu früheren Simulationen muss der nichtlineare Kontakt zwischen den Schichten nicht berücksichtigt werden, was die Rechenzeiten deutlich verkürzt.
Das Modell wurde validiert mittels Abgleiches des Verzugs aus Simulation und Experiment.
Die Proben, bestehend aus DIN 1.4404 (AISI 316L), wurden nach jedem Prozessschritt 3D gescannt um den Verzug zu quantifizieren. Zusätzlich wurden Querschnitte und Härtetests nach Vickers von unterschiedlich behandelten Proben durchgeführt, um den Effekt der Wärmebehandlung auf die Mikrostruktur und die Härte des Bauteils zu untersuchen.
Die numerische Simulation hilft, Probleme bei additiven Bauprozessen früh zu erkennen und Optimierungspotentiale auszuschöpfen. Ziel ist, im additiven Auftragschweißen (DED) die Zahl der nötigen Versuche durch Vorhersagen zu verringern und Prozessgrößen zu visualisieren. Eine besondere Anwendung der Simulation ist die Generierung verzugskompensierter Geometrien: Durch die Berechnung des Bauteilverzugs kann die Geometrie vor dem Bauen so verändert werden, dass sie mit Verzug die gewünschte Toleranz erreicht. So kann Zerspanvolumen und Aufmaß reduziert werden.
Advanced high strength steels are usually coated by a zinc layer for an increased resistance against corrosion. During the resistance spot welding of zinc coated steel grades, liquid metal embrittlement (LME)mayoccur. As a result, cracking inside and around the spot weld indentation is observable. The extent of LME cracks is influenced by a variety of different factors. In this study, the impact of the used electrode geometry is investigated over a stepwise varied weld time.
A spot welding finite element simulation is used to analyse and explain the observed effects. Results show significant differences especially for highly increased weld times. Based on identical overall dimensions, electrode geometries with a larger working plane allow for longer weld times, while still preventing LME within the investigated material and maintaining accessibility.
In recent years, in addition to the commonly known wire-based processes of Directed Energy Deposition using lasers, a process variant using the electron beam has also developed to industrial market maturity. The process variant offers particular potential for processing highly conductive, reflective or oxidation-prone materials. However, for industrial usage, there is a lack of comprehensive data on performance, limitations and possible applications. The present study bridges the gap using the example of the high-strength aluminum bronze CuAl8Ni6. Multi-stage test welds are used to determine the limitations of the process and to draw conclusions about the suitability of the parameters for additive manufacturing. For this purpose, optimal ranges for energy input, possible welding speeds and the scalability of the process were investigated. Finally, additive test specimens in the form of cylinders and walls are produced, and the hardness profile, microstructure and mechanical properties are investigated. It is found that the material CuAl8Ni6 can be well processed using wire electron beam additive manufacturing. The microstructure is similar to a cast structure, the hardness profile over the height of the specimens is constant, and the tensile strength
and elongation at fracture values achieved the specification of the raw material.
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.
Der Einsatz von hochfesten Stählen im Karosseriebereich des Automobilbaus hat während der letzten Jahre stark zugenommen. Hierzu zählen Dual- und Komplexphasenstähle, welche durch Kombination unterschiedlicher Gefügebestandteile auch deren Vorteile kombinieren, sowie TRIP (TRansformation Induced Plasticity) und Mangan-Bor Stähle, welche sehr gute Umformeigenschaften mit hohen Festigkeiten durch Martensitbildung bei der Umformung kombinieren. TWIP (Twinning Induced Plasticity) Stähle erreichen ähnliche Effekte durch forcierte Zwillingsbildung.
Die Ursachen für den Einsatz dieser Stähle liegen in dem Potential dieser Materialien zur Gewichts- und Kostenreduzierung, bei gleichzeitiger Erhöhung der Fahrgastsicherheit. Auf Grund der prinzipiell gegebenen Schweißeignung dieser Stähle, werden die klassischen Fügeverfahren im Karosseriebau wie das kostengünstige und effektive Widerstandspunktschweißen, das Metall-Schutzgas (MSG)-Schweißen oder das Laserschweißen angewendet. Allerdings treten teilweise Herausforderungen, beispielsweise durch Gefügeveränderungen in den Fügestellen auf, die zu ungewollten Aufhärtungen oder Erweichungen führen.
In diesem Projekt wird ein Verfahren entwickelt, mit welchem die lokalen Werkstoffeigenschaften von im Automobilbau typischen Werkstoffen und deren Fügestellen bestimmt werden können. Relevante Kennwerte sind in erster Linie das SpannungsDehnungs-Verhalten der verschiedenen Zonen einer Schweißverbindung; relevante Zonen wiederum sind neben dem Grundwerkstoff die Wärmeeinflusszone und das Schweißgut. Zu diesem Zweck wird das Verfahren der instrumentierten Eindringprüfung für den Einsatz bei hochfesten Stählen weiterentwickelt. Zunächst werden hierzu Zugversuche an einfachen Grundwerkstoffgeometrien durchgeführt. Im Anschluss wird die optische Dehnungsfeldmessung an stark taillierten, geschweißten Zugversuchsproben durchgeführt.
Die Taillierung dient dem Zweck, die WEZ auch mittels WPS über den gesamten Querschnitt der Probe erzeugen zu können, bzw. im Versuch auch Dehnungen in den relevanten Bereichen herbeizuführen.
Das im Projekt angewendete Auswerteverfahren, welches auf nichtlinearen Regressionsmodellen in Form von künstlichen, neuronalen Netzwerken beruht, ermöglicht die Vorhersage des Festigkeitsverhaltens des Werkstoffes anhand der gemessenen Krafteindringwegdaten.
Additive Fertigungsverfahren, speziell das selektive Laserschmelzen sowie das Laserpulverauftragsschweißen, ermöglichen eine enorme Steigerung der Flexibilität und erlauben Kleinserienteile mit hoher Genauigkeit und geringen Kosten herzustellen.
Für den erfolgreichen wirtschaftlichen Einsatz dieser neuartigen Fertigungsverfahren spielt die Einhaltung des First-time-right-Prinzips eine entscheidende Rolle: Bauteile sollten bereits im ersten Versuch allen Anforderungen genügen. Aufgrund der jungen Geschichte dieses Fertigungszweigs und der damit einhergehenden fehlenden Erfahrungen und Richtlinien ist diese elementare Forderung heute nur in wenigen Fällen realisierbar. Die geforderten Qualitätsstandards können aktuell nur über experimentelle Iterationsschleifen eingehalten werden, sodass das große Potential einer flexiblen und schnellen Fertigung in erheblichem Maß reduziert wird. Die Komplexität der gefertigten Bauteile und die des Prozesses an sich lassen eine erfahrungsbasierte Vorhersage der Verzüge und Eigenspannungen kaum zu. Zudem werden auch in Zukunft Richtlinien und Normen nicht das komplette Anwendungsspektrum abbilden können. Die eigenspannungsbedingten Verzüge spielen demnach eine bedeutende Rolle und stellen zusammen mit dem Erreichen der Maßhaltigkeit eine entscheidende technologische Herausforderung beim Einsatz additiver Fertigungsverfahren dar. Die numerische Simulation ermöglicht die Vorhersage von Bauteilverzügen und –spannungen und kann durch virtuelle Abprüfung von Herstellstrategien die Anzahl von Experimente reduzieren. Bisherige numerische Betrachtungen von zusatzwerkstoffbasierten Verfahren, zu denen unter anderem das Laserpulverauftragschweißen (LPA) gehört, beschränkten sich primär auf akademische Beispiele mit geringer Komplexität. Für die Simulation von konkreten Anwendungsfällen auf Bauteilebene liegen bisher keine validierten, numerischen Methoden und Ansätze vor, die eine wirtschaftliche Anwendung der Schweißsimulation ermöglichen.
Dieses Projekt wird Simulationsmodelle zur numerischen Betrachtung komplexer additiv gefertigter Bauteile entwickeln. Dafür wird der Prozess in vereinfachten Simulationen nachgebildet und anhand von Experimenten validiert. Anschließend werden Methoden zur automatisierten Pfadgenerierung für komplexe Bauteile erprobt und in der Simulation implementiert. Schließlich werden zur Reduktion der Rechenzeit verschiedene Methoden zur Vereinfachung evaluiert und verglichen. Das Ziel ist die Steigerung der Verlässlichkeit in der Simulation, um prädiktive Aussagen über die Qualität additiv gefertigter Bauteile zu ermöglichen.
The Directed Energy Deposition process is used in a wide range of applications including the repair, coating or modification of existing structures and the additive manufacturing of individual parts. As the process is frequently applied in the aerospace industry, the requirements for quality assurance are extremely high. Therefore, more and more sensor systems are being implemented for process monitoring. To evaluate the generated data, suitable methods must be developed. A solution, in this context, was the application of artificial neural networks (ANNs). This article demonstrates how measurement data can be used as input data for ANNs. The measurement data were generated using a pyrometer, an emission spectrometer, a camera (Charge-Coupled Device) and a laser scanner. First, a concept for the extraction of relevant features from dynamic measurement data series was presented. The developed method was then applied to generate a data set for the
quality prediction of various geometries, including weld beads, coatings and cubes. The results were compared to ANNs trained with process parameters such as laser power, scan speed and powder mass flow. It was shown that the use of measurement data provides additional value. Neural networks trained with measurement data achieve significantly higher prediction accuracy, especially for more complex geometries.
The Directed Energy Deposition process is used in a wide range of applications including the repair, coating or modification of existing structures and the additive manufacturing of individual parts. As the process is frequently applied in the aerospace industry, the requirements for quality assurance are extremely high. Therefore, more and more sensor systems are being implemented for process monitoring. To evaluate the generated data, suitable methods must be developed. A solution, in this context, was the application of artificial neural networks (ANNs). This article demonstrates how measurement data can be used as input data for ANNs. The measurement data were generated using a pyrometer, an emission spectrometer, a camera (Charge-Coupled Device) and a laser scanner. First, a concept for the extraction of relevant features from dynamic measurement data series was presented. The developed method was then applied to generate a data set for the quality prediction of various geometries, including weld beads, coatings and cubes. The results were compared to ANNs trained with process parameters such as laser power, scan speed and powder mass flow. It was shown that the use of measurement data provides additional value. Neural networks trained with measurement data achieve significantly higher prediction accuracy, especially for more complex geometries.
Some zinc coated advanced high strength steels (AHSS), under certain manufacturing conditions, are known to be prone to liquid metal embrittlement (LME) during resistance spot welding. LME is an undesired phenomenon, which can cause both surface and internal cracks in a spot weld, potentially influencing its strength. An effort is made to understand influencing factors of LME better, and evaluate geometry-material combinations regarding their LME susceptibility. Manufacturers benefit from such knowledge because it improves the processing security of the materials. The experimental procedure of welding under external load is performed with samples of multiple AHSS classes with strengths up to 1200 MPa, including dual phase, complex phase and TRIP steels. This way, externally applied tensile load values are determined, which cause liquid metal embrittlement in the samples to occur. In the future, finite element simulation of this procedure gives access to in-situ stress and strain values present during LME formation. The visualization improves the process understanding, while a quantification of local stresses and strains allows an assessment of specific welded geometries.
Der Trend zum Leichtbau und die Transformation zur E-Mobilität in der
Automobilindustrie befeuern die Entwicklung neuer hochfester Stähle für den Karosseriebau. Derartige Werkstoffe sind beim Widerstandspunktschweißen besonders rissanfällig (LME). Das Schweißen unter Zug stellt eine effektive Methode um die LME-Anfälligkeit unterschiedlicher Werkstoffe qualitativ zu bestimmen.
Liquid metal embrittlement (LME) cracking is a phenomenon observed during resistance spot welding (RSW) of zinccoated advanced highstrength steels (AHSS) in automotive manufacturing. In this study, severe cracks are observed at the edge of the sheet under reduced flange widths. These cracks, traversing the AHSS sheet, culminate at the edge with a width of approximately 1.2 mm.
Through combined numerical and experimental investigations, and material testing, these cracks are identified and validated as a new type of LME crack. The mechanism behind this crack formation is attributed to unique geometric conditions that, when compared to center welding, amplify radial material flow by ninefold to 0.87 mm. The resultant tangential tensile stresses approximate 760 MPa, which exceed the yield strength of the examined advanced highstrength steel (AHSS) under heightened temperature conditions, and when combined with liquid zinc, promote the formation of this new type of LME crack.
During resistance spot welding of zinc-coated advanced high-strength steels (AHSSs) for automotive production, liquid metal embrittlement (LME) cracking may occur in the event of a combination of various unfavorable influences. In this study, the interactions of different welding current levels and weld times on the tendency for LME cracking in third-generation AHSSs were investigated. LME manifested itself as high penetration cracks around the circumference of the spot welds for welding currents closely below the expulsion limit. At the same time, the observed tendency for LME cracking showed no direct correlation with the overall heat input of the investigated welding processes. To identify a reliable indicator of the tendency for LME cracking, the local strain rate at the origin of the observed cracks was analyzed over the course of the welding process via finite element simulation. While the local strain rate showed a good correlation with the process-specific LME cracking tendency, it was difficult to interpret due to its discontinuous course. Therefore, based on the experimental measurement of electrode displacement during welding, electrode indentation velocity was proposed as a descriptive indicator for quantifying cracking tendency.
Directed energy deposition (DED) has been in industrial use as a coating process for many years. Modern applications include the repair of existing components and additive manufacturing. The main advantages of DED are high deposition rates and low energy input. However, the process is influenced by a variety of parameters affecting the component quality. Artificial neural networks (ANNs) offer the possibility of mapping complex processes such as DED. They can serve as a tool for predicting optimal process parameters and quality characteristics. Previous research only refers to weld beads: a transferability to additively manufactured three-dimensional components has not been investigated. In the context of this work, an ANN is generated based on 86 weld beads. Quality categories (poor, medium, and good) are chosen as target variables to combine several quality features. The applicability of this categorization compared to conventional characteristics is discussed in detail. The ANN predicts the quality category of weld beads with an average accuracy of 81.5%. Two randomly generated parameter sets predicted as “good” by the network are then used to build tracks, coatings,walls, and cubes. It is shown that ANN trained with weld beads are suitable for complex parameter predictions in a limited way.
Die vorliegende Untersuchung befasst sich mit dem Einfluss des Additive Manufacturing auf die Schweißeignung von Bauteilen aus Inconel 718. Hierfür wurden Proben mittels DED und L-PBF hergestellt und ihr Verhalten in Blindschweißversuchen anhand eines Vergleichs mit konventionellen Gussblechen untersucht. Im zweiten Schritt wurden die verschiedenen additiv hergestellten Proben mit dem Gussmaterial im I-Stoß sowie untereinander verschweißt.
Als Schweißverfahren wurde für alle Proben das Elektronenstrahlschweißen angewandt. Zur Auswertung wurde anhand von Schliffen das Nahtprofil vermessen und die Proben auf Poren und Risse untersucht. Zusätzlich wurde die Dichte vermessen und eine Prüfung auf Oberflächenrisse durchgeführt. Das AM-Material zeigte dabei Unterschiede in Nahtform und Defektneigung im Vergleich zum Gusswerkstoff. Insbesondere die DED-proben neigten unter bestimmten Parameterkonstellationen verstärkt zu Porenbildung. Risse konnten nicht beobachtet werden. Trotz auftretender Nahtunregelmäßigkeiten wurde in den kombinierten AM-Schweißproben die Bewertungsgruppe C erreicht. Eine Prüfung der bestehenden Regelwerke zur Schweißnahtbewertung anhand der gewonnenen Erkenntnisse zu additiv gefertigten Proben im Elektronenstrahlschweißprozess zeigte keinen Ergänzungsbedarf.
Hochfeste Nickelbasislegierungen wie Inconel 939 spielen eine wesentliche Rolle im modernen Turbinenbau. Additive Fertigungstechnologien eröffnen hierbei neue Möglichkeiten für die Verarbeitung, jedoch fehlen verlässliche Fügeprozesse für die Absicherung der additiven Prozesskette im Bereich Neuteilfertigung und Instandsetzung. Insbesondere Heißrisse stellen eine große Herausforderung an die Fügetechnik. Die vorliegende Untersuchung befasst sich daher mit dem Verhalten von additiv gefertigten Blechen aus Inconel 939 beim Elektronenstrahlschweißen. Es werden grundlegende Zusammenhänge zwischen Prozessparametern, Härte und Rissneigung betrachtet und Ansätze für eine Optimierung auf Basis statistischer Versuchsplanung aufgezeigt. Hierbei erfolgt eine Einteilung der Risse nach bestimmten Nahtbereichen. Risse am Nahtkopf können durch die Faktoren Vorschub und Streckenenergie sowie die Härte des Schweißgutes beeinflusst werden. Risse im Bereich der parallelen Nahtflanken stehen hingegen im Zusammenhang mit der Härte der Wärmeinflusszone. Ein abschließender Vergleich der angepassten Parameter mit der Ausgangssituation zeigt, dass durch Anwendung der statistischen Optimierung eine deutliche Reduzierung der Rissneigung erreicht werden kann.
Untersuchung zur Herstellung von Cu-Strukturen mittels Wire Electron Beam Additive Manufacturing
(2022)
Das Additive Manufacturing gewinnt zunehmend an Bedeutung für die Fertigung metallischer Bauteile im industriellen Umfeld. Hierbei wird zunehmend auch auf drahtförmige Ausgangswerkstoffe gesetzt, da diese Vorteile im Handling bieten, bereits in der Industrie etabliert sind und sich in der Regel durch geringere Beschaffungskosten auszeichnen. In den letzten Jahren entwickelte sich neben den bereits im großen Umfeld untersuchten Wire-DED-Verfahren auch eine Prozessvariante unter Nutzung des Elektronenstrahls zur industriellen Marktreife. Dabei zeigt die als Wire Electron Beam Additive Manufacturing bezeichnete Technologie besondere Vorteile gegenüber anderen, zumeist Laser- oder Lichtbogen-basierten DED-Prozessen. Das Verfahren bietet vor allem Potenzial für die Verarbeitung von hochleitfähigen, reflektierenden oder oxidationsgefährdeten Werkstoffen. Insbesondere für die Herstellung von Bauteilen aus Kupferlegierungen zeigt sich der Elektronenstrahl als besonders geeignet. Um das Verfahren einem breiten Anwenderkreis in der Industrie zugänglich zu machen, fehlen jedoch übergreifende Daten zu Leistungsfähigkeit, Prozessgrenzen und Anwendungsmöglichkeiten. Die vorliegende Untersuchung beschäftigt sich mit dieser Problemstellung am Beispiel zweier Cu-Werkstoffe. Dabei werden ein korrosionsbeständiger Werkstoff aus dem maritimen Bereich sowie eine Bronze mit guten Verschleißeigenschaften aus dem Anlagenbau getestet.
Über mehrstufige Testschweißungen wurden die physikalisch möglichen Prozessgrenzen ermittelt und Rückschlüsse über die Eignung der Parameter zum additiven Aufbau gezogen. Hierfür wurden zunächst optimale Bereiche für den Energieeintrag anhand von Volumenenergie sowie mögliche Schweißgeschwindigkeiten untersucht.
Anschließend wurde die Skalierbarkeit des Prozesses anhand von Strahlstrom und Drahtvorschub getestet.
Als wesentliche Zielgrößen wurden dabei Spurgeometrie, Aufmischung und Härte herangezogen. Die Eignung der ermittelten Parameter wurde im letzten Schritt exemplarisch anhand einer additiven Testgeometrie in Form eines Zylinders nachgewiesen.
Das Widerstandspunktschweißen ist ein etabliertes Fügeverfahren in der Automobilindustrie. Es wird vor allem bei der Herstellung sicherheitsrelevanter Bauteile, zum Beispiel der Karosserie, eingesetzt. Daher ist eine kontinuierliche Prozessüberwachung unerlässlich, um die hohen Qualitätsanforderungen zu erfüllen. Künstliche neuronale Netzalgorithmen können zur Auswertung der Prozessparameter und -signale eingesetzt werden, um die individuelle Schweißpunktqualität zu gewährleisten. Die Vorhersagegenauigkeit solcher Algorithmen hängt von dem zur Verfügung gestellten Trainingsdatensatz ab. In diesem Beitrag wird untersucht, inwieweit die Vorhersagegüte eines künstlichen neuronalen Netzes durch Auswertung einer Prozessgröße, dem dynamischen Widerstand, verbessert werden kann.
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.
Hochbelastete Stahlbauteile lassen sich durch Auftragen von Kobalt-Chrom Legierungen vor Verschleiß schützen. Die plötzliche Änderung der Materialeigenschaften führt jedoch zu Spannungen und Rissen im Anbindungsbereich. 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 mittels pulverbasiertem Directed Energy Deposition aufgetragen werden. Die Methodik zum Aufbau und zur Qualitätssicherung 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.
Vorhersage zur Bauteilmaßhaltigkeit bei der additiven Fertigung mittels Schweißstruktursimulation
(2017)
Ziel bei der Anwendung von Schweißstruktursimulation in der additiven Fertigung ist die Anzahl an notwendigen Experimenten bis zur Erreichung von Maßhaltigkeit und gewünschter Bauteilqualität zu reduzieren. Für die Laser-Metal-Deposition besteht durch die im Vergleich zu pulverbettbasierten Verfahren größeren Auftragsraten und Spurgrößen - die Möglichkeit, schon heute volltransiente thermomechanische Simulationen für kleine Bauteile durchzuführen. Da das Bauteil nicht von Pulver umschlossen ist, kann im Prozess die Wärmeverteilung und der Bauteilverzug gemessen werden.
In diesem Vortrag wird der Arbeitsablauf beim additiven Aufbau einer kleinen Struktur aus Inconel 718 demonstriert. Im Experiment werden die Temperaturverteilungen mittels Thermoelementen sowie der Verzug der Bodenplatte durch einen Laserabstandssensor gemessen. Die phänomenologische Wärmequelle in der Simulation wird anhand von Temperaturmessungen und Querschliffen kalibriert und der mechanische Verzug der Basisplatte wird mit in-situ Messwerten abgeglichen.
Abschließend wird die Rechenzeit des Modells bewertet und gezeigt wie die Simulation die Bauteilqualität vorhersagen kann.
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.