8.5 Röntgenbildgebung
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Eine kritische Aufgabe im Rahmen der Etablierung von Prozess-Struktur-Eigenschafts-Performance-Beziehungen bei der additiven Fertigung (AM) von Metallen ist die Ermittlung von zuverlässigen und gut dokumentierten Kennwerten zum Materialverhalten sowie das Schaffen von Wissen über die Struktur-Eigenschafts-Korrelation. Schließlich ist dies die Grundlage für die Entwicklung gezielterer Prozessoptimierungen und zuverlässigerer Lebensdauer-Vorhersagen. In diesem Zusammenhang zielt dieser Beitrag darauf ab, Daten und Erkenntnisse über das Kriechverhalten des austenitischen Edelstahls 316L zu liefern, der mittels Laser-Powder-Bed-Fusion (L-PBF) hergestellt wird. Um dieses Ziel zu erreichen, wurden Proben aus konventionellem warmgewalztem sowie AM-Material gemäß den bestehenden Normen für konventionelles Material geprüft und vor und nach dem Versagen mikrostrukturell charakterisiert. Die Probekörper wurden aus einzelnen Blöcken des AM-Materials gefertigt. Die Blöcke wurden mit einer Standard-Scan- und Aufbaustrategie hergestellt und anschließend wärmebehandelt. Das Kriechverhalten wird anhand der Kriechlebensdauer und ausgewählter Kriechkurven und Kennwerte beschrieben und vergleichend bewertet. Der Einfluss von Defekten und Mikrostruktur auf das Materialverhalten wird anhand von zerstörenden und zerstörungsfreien Auswertungen an ausgewählten Proben analysiert. Der AM-Werkstoff zeigt kürzere Kriechlebensdauern, erreicht das sekundäre Kriechstadium deutlich schneller und bei geringerer Dehnung und weist eine geringere Kriechduktilität im Vergleich zu seinem konventionellen Gegenstück auf. Das Kriechschädigungsverhalten des AM-Werkstoffs ist eher mikrostruktur- als defektgesteuert und ist durch die Bildung intergranularer Kriechrisse gekennzeichnet. Als kritische Merkmale werden die Versetzungsdichte sowie die Versprödung der Korngrenzen identifiziert. Die Mikro-Computertomographie (µCT) erweist sich als Alternative zur Metallographie, um die Kriechschädigung zu analysieren.
In-situ Prozessüberwachung in der additiven Fertigung von Metallen mittels optischer Verfahren
(2020)
Einer der aussichtsreichsten Ansätze, die Qualität und Sicherheit der gefertigten Teile in der metallbasierten additiven Fertigung (AM) zu erhöhen und die Notwendigkeit aufwändiger und zeitintensiver, zerstörender oder zerstörungsfreier Prüfungen (ZfP) nach der Fertigung zu verringern, liegt in dem Einsatz von in-situ Prozessüberwachungstechniken. Bereits jetzt werden erste Messsysteme zur Kontrolle der Energiequelle, des Bauraums, des Schmelzbades und der Bauteilgeometrie kommerziell angeboten. Weitere ZfP Verfahren, wie z.B. die aktive und passive Thermografie, werden in der Literatur als geeignet für die in-situ Anwendung angesehen, allerdings gibt es noch wenig konkrete praktische Umsetzungen, da die Möglichkeiten und individuellen Grenzen dieser Methoden, angewendet auf AM, noch nicht ausreichend erforscht sind. Aus diesem Grund verfolgt die BAM mit dem Projekt „Process Monitoring of AM“ (ProMoAM) im Themenfeld Material das Ziel, Verfahren des Prozessmonitorings zur in-situ Bewertung der Qualität additiv gefertigter Metallbauteile weiterzuentwickeln.
Im Beitrag wird zunächst das Projekt vorgestellt und anschließend der Fokus auf eine Messserie gelegt, in der Probekörper aus dem austenitischen Edelstahl 316L mit lokal variierenden Prozessparametern mittels selektiven Laserschmelzen (L-PBF) aufgebaut wurden. Der Bauprozess wurde hierbei durch das maschineneigene, koaxial arbeitende Photodiodensystem (Melt-Pool-Monitoring), einer Mittelwellen-Infrarotkamera und einer optischen Tomografiekamera im sichtbaren Wellenlängenbereich (Langzeitbelichtung für die Dauer eines Lagenaufbaus mit einer CMOS-Kamera mit hoher Ortsauflösung) simultan überwacht. Als Referenz für diese Methoden wurden die Probekörper mittels Computertomografie untersucht. Für die dabei anfallenden teils großen Datenmengen wurden Algorithmen für ein effizientes Preprocessing entwickelt. Es wurden Merkmale der Messdaten in Korrelation zu Fehlern und Inhomogenitäten extrahiert, welche für die einzelnen Methoden vergleichend vorgestellt und diskutiert werden.
To see and not to see - Möglichkeiten und Grenzen der Schadensanalyse mit CT an Kompositmaterialien
(2020)
Anhand von drei Beispielen (Datenfusion an CFK; Machine Learning an Metall-Matrix-Kompositen sowie Refraktion an CFK) wird gezeigt, wie die BAM mit neuen Analysemethoden mehr Informationen aus CT-Datensätzen extrahieren kann, sowie mit der Refraktion eine Analysemethode besitzt, die in Fällen eingesetzt werden kann, bei denen klassische Durchstrahlungsmethoden kein Ergebnis liefern.