9 Komponentensicherheit
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Die Erzeugung rissschließfreier Anrisse in gekerbten bruchmechanischen Proben für anschließende Ermüdungsversuche kann durch eine zyklische Druckbelastung an der Kerbe erfolgen: Bei der Erstbelastung wird eine plastische Verformung an der Kerbspitze erzeugt, welche Zugeigenspannungen und damit eine risstreibende Kraft bei der folgenden zyklischen Druckbelastung hervorruft. Durch das Risswachstum kommt es zu einer Entspannung, bis der Riss schließlich arretiert, weil die effektive risstreibende Kraft auf den Schwellenwert abgesunken ist. Um Kurzrisswachstum in additiv, mittels pulverbettbasiertem Laserstrahlschmelzen (Laser Powder Bed Fusion - LPBF) gefertigtem AISI 316L Stahl und seinem konventionell erzeugten, warmgewalzten Pendant zu untersuchen, wurde dieses Verfahren im Rahmen der vorliegenden Arbeit genutzt. Im Falle des additiv gefertigten Materials kam es zu unerwartet langem Ermüdungsrisswachstum, bevor der Riss arretierte. Zur Ermittlung der Ursache erfolgte eine Messung der Eigenspannungsverteilungen mittels Neutronendiffraktion in der Kerbebene der additiv gefertigten Proben. Anschließend wurde ein Finite-Elemente-Modell zur Simulation des Ermüdungsrisswachstums in konventionellem und additiv gefertigtem Material implementiert. Im Rahmen dieses Vortrages wird insbesondere auf das Vorgehen bei der Simulation und auf die getroffenen Annahmen und Vereinfachungen eingegangen. Die Resultate werden mit den experimentellen Ergebnissen verglichen und das für die Simulation von Risswachstum genutzte Knoten-Freigabe-Verfahren (Node-Release), das Einbringen von Eigenspannungen als initiale Spannungen in der Simulation, und die Rechengrößen zur Quantifizierung der risstreibenden Kraft kritisch diskutiert.
The formation of defects such as keyhole pores is a major challenge for the production of metal parts by Laser Powder Bed Fusion (LPBF). The LPBF process is characterized by a large number of influencing factors which can be hard to quantify. Machine Learning (ML) is a prominent tool to predict the outcome of complex processes on the basis of different sensor data. In this study, a ML model for defect prediction is created using thermographic image features as input data. As a reference, the porosity information calculated from an x-ray Micro Computed Tomography (µCT) scan of the produced specimen is used. Physical knowledge about the keyhole pore formation is incorporated into the model to increase the prediction accuracy. From the prediction result, the quality of the input data is evaluated and future demands on in-situ monitoring of LPBF processes are formulated.
In-situ Prozessüberwachung in der additiven Fertigung von Metallen (PBF-LB /M) mittels TT und ET
(2022)
Durch die additive Fertigung ergeben sich durch die nun mögliche wirtschaftliche Fertigung hochgradig individueller und komplexer metallischer Bauteile in kleinen Stückzahlen bis hinunter zum Einzelstück für viele Industriebereiche ganz neue Möglichkeiten.
Gleichzeitig entstehen jedoch neue Herausforderungen im Bereich der Qualitätssicherung, da sich auf statistischen Methoden beruhende Ansätze nicht anwenden lassen, ohne wiederum die Vorteile der Fertigung massiv einzuschränken.
Eine mögliche Lösung für dieses Problem liegt in der Anwendung verschiedener In-situ-Überwachungstechniken während des Bauprozesses. Jedoch sind nur wenige dieser Techniken kommerziell verfügbar und noch nicht so weit erforscht, dass die Einhaltung strenger Qualitäts- und Sicherheitsstandards gewährleistet werden kann. In diesem Beitrag stellen wir die Ergebnisse einer Studie über mittels L-PBF gefertigte Probekörper aus der Nickelbasis-Superlegierung Haynes 282 vor, bei denen die Bildung von Defekten durch lokale Variationen der Prozessparameter wie der Laserleistung provoziert wurde. Die Proben wurden in-situ mittels Thermographie, optischer Tomographie, Schmelzbadüberwachung und Wirbelstromprüfung sowie ex-situ mittels Computertomographie (CT) überwacht, mit dem Ziel, die Machbarkeit und die Aussichten der einzelnen Methoden für die zuverlässige Erkennung der Bildung relevanter Defekte zu bewerten.
In Hinblick auf den austenitischen Stahl AISI 316L erzeugt das pulverbettbasierte selektive Laserstrahlschmelzen, als ein additives Fertigungsverfahren, kristallographisch texturierte und Multiskalige Mikrostruktur. Einerseits können diese Mikrostrukturen zu einer Verbesserung der statischen mechanischen Eigenschaften führen (z. B. zu einer höheren Streckgrenze). Andererseits stehen diesen Verbesserungen der mechanischen Eigenschaften hohe Eigenspannungen gegenüber, die sich nachteilig auf das Ermüdungsverhalten auswirken können. Zur Reduzierung der Eigenspannungen und der daraus resultierenden negativen Auswirkungen auf die Ermüdungseigenschaften, werden Bauteile nach der Herstellung typischerweise wärmebehandelt. In dieser Studie wurde eine niedrige Wärmebehandlungstemperatur von 450°C höher temperierten Behandlungen bei 800 °C und 900 °C gegenübergestellt. Diese Wärmebehandlungstemperaturen bilden die oberen und die untere Grenze ein Spannungsarmglühendes Materials, ohne die prozessinduzierte Mikrostruktur signifikant zu verändern. Zusätzlich bieten diese Temperaturen den Vorteil, dass sie eine übermäßige intergranulare Ausscheidung von Karbiden und TCP-Phasen vermeiden, die zu einer Sensibilisierung des Werkstoffes gegen korrosive Umgebungen führen würden. Die Auswirkungen der Wärmebehandlung auf das Gefüge wurden mittels Rasterelektronenmikroskopie (BSE und EBSD) untersucht. Die Relaxation der Eigenspannungen wurde vor und nach den jeweiligen Wärmebehandlungen bei 800°C und 900°C mittels Neutronenbeugung charakterisiert. Die Ergebnisse zeigen, dass die Proben nach der Wärmebehandlung bei 900 °C nahezu spannungsfrei sind, was mit der Auflösung der zellularen Substruktur korreliert.
Entwicklung der Mikrostruktur der mechanischen Eigenschaften und der Eigenspannungen in L-PBF 316L
(2022)
Die additive Fertigung (AM) metallischer Werkstoffe mittels Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) ermöglicht einzigartige hierarchische Mikrostrukturen, die zu Verbesserungen bestimmter mechanischer Eigenschaften gegenüber konventionell hergestellten Varianten derselben Legierung führen können. Allerdings ist das L-PBF-Verfahren häufig durch das Vorhandensein hoher Eigenspannungen gekennzeichnet, die es zu verstehen und zu mindern gilt. Daher ist das Verständnis der Mikrostrukturen, der Eigenspannungen und der daraus resultierenden mechanischen Eigenschaften entscheidend für eine breite Akzeptanz bei sicherheitskritischen Anwendungen. Die BAM hat ein multidisziplinäres Forschungsprogramm gestartet, um diese Aspekte bei LPBF 316L zu untersuchen. Der vorliegende Beitrag stellt einige der wichtigsten Ergebnisse vor: der Einfluss von Prozessparametern auf die Mikrostruktur, der Einfluss von Mikrostruktur und Textur auf die Festigkeit, Kriechverhalten und Schädigung und die Stabilität von Eigenspannungen und Mikrostruktur unter Wärmebehandlungsbedingungen.
Im Rahmen des Themenfeldprojektes „Process Monitoring of AM“ (ProMoAM) evaluiert die Bundesanstalt für Materialforschung und -Prüfung (BAM) gegenwärtig die Anwendbarkeit verschiedenster ZfP-Verfahren zur in-situ Prozessüberwachung in der additiven Fertigung (AM) von Metallen in Hinblick auf die Qualitätssicherung.
Einige der wichtigsten Messgrößen sind hierbei die Temperatur des Schmelzbades und die Abkühlrate, welche starken Einfluss auf das Gefüge und die Eigenspannung haben. Aufgrund der Zugänglichkeit zum Werkstück während des Bauprozesses bieten sich optische Verfahren zu Temperaturbestimmung an. Hierbei stellen jedoch u. a. die hohe Bandbreite der zu messenden Temperaturen, die Bestimmung der Emissivität und ihre Änderung bei Phasenübergängen der verwendeten Legierung große experimentelle Herausforderungen dar. Eine weitere Herausforderung stellt für die IR-Spektroskopie die Absorption durch das Schutzgas und weitere optische Elemente dar. Um diese auch in einem industriellen Umfeld kompensieren zu können, wurde eine Methode entwickelt, die das gemessene Spektrum bei der Verfestigung des Werkstoffes als Referenz nutzt. In diesem Beitrag wird die Anwendung dieser Methode für die IR-Spektrometrie als auch Thermografische Messungen beim Laser-Pulver-Auftragschweißen von 316L gezeigt, wobei beide Methoden weiterhin in Hinblick auf ihre individuellen Vor- und
Nachteile miteinander verglichen werden.
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. Viele wichtige Prozessgrößen bei der additiven Fertigung sind thermischer Natur, wie z.B. die Temperatur des Schmelzbades. Aufgrund der Zugänglichkeit zum Werkstück während des Bauprozesses bieten sich optische Verfahren zur Temperaturbestimmung an. Für die Thermografie und Optische Emissionsspektrometrie im IR-Bereich, welche für die in-situ Anwendung prinzipiell als geeignet angesehen werden können, gibt es allerdings 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 der Fokus auf eine Versuchsserie gelegt, bei der Aufbau von Probekörpern aus dem austenitischen Edelstahl 316L mittels Laser-Pulver-Auftragschweißen (LPA) durch od. mit Hilfe von IR-Spektrometrie und Thermografie in-situ überwacht wurde. Hierbei stellen u.a. die hohe Bandbreite der zu messenden Temperaturen, die Bestimmung der Emissivität und ihre Änderung bei Phasenübergängen des Metalls große experimentelle Herausforderungen dar, wobei jede Methode individuelle Vor- und Nachteile aufweist, welche verglichen werden.
In this presentation we discuss the online monitoring of metallic AM parts produced by the Laser Powder Bed Fusion (LPBF) process by using optical, thermographic and electromagnetic methods. In a first approach we present the detection of defects generated during the process and discuss how to improve these methods for the optimization of design and production of metallic AM parts.
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.