8.0 Abteilungsleitung und andere
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Organisationseinheit der BAM
- 8 Zerstörungsfreie Prüfung (4)
- 8.0 Abteilungsleitung und andere (4)
- 9 Komponentensicherheit (3)
- 9.3 Schweißtechnische Fertigungsverfahren (2)
- 1 Analytische Chemie; Referenzmaterialien (1)
- 1.9 Chemische und optische Sensorik (1)
- 8.1 Sensorik, mess- und prüftechnische Verfahren (1)
- 9.6 Additive Fertigung metallischer Komponenten (1)
For the wide acceptance of the use of additive manufacturing (AM), it is required to provide reliable testing methods to ensure the safety of the additively manufactured parts. A possible solution could be the deployment of in-situ monitoring during the build process. However, for laser powder bed fusion using metal powders (PBF-LB/M) only a few in-situ monitoring techniques are commercially available (optical tomography, melt pool monitoring), which have not been researched to an extent that allows to guarantee the adherence to strict quality and safety standards.
In this contribution, we present results of a study of PBF-LB/M printed parts made of the nickel-based superalloy Haynes 282. The formation of defects was provoked by local variations of the process parameters and monitored by thermography, optical tomography and melt pool monitoring. Afterwards, the defects were characterized by computed tomography (CT) to identify the detection limits of the used in-situ techniques.
In this study, we present an enhanced deep learning framework for the prediction of porosity based on thermographic in-situ monitoring data of laser powder bed fusion processes. The manufacturing of two cuboid specimens from Haynes 282 (Ni-based alloy) powder was monitored by a short-wave infrared camera. We use thermogram feature data and x-ray computed tomography data to train a convolutional neural network classifier. The classifier is used to perform a multi-class prediction of the spatially resolved porosity level in small sub-volumes of the specimen bulk.
Vor allem in den letzten Jahren ist das Interesse der Industrie an der additiven Fertigung deutlich gestiegen. Die Vorteile dieser Verfahren sind zahlreich und ermöglichen eine ressourcenschonende, kundenorientierte Fertigung von Bauteilen, welche zur stetigen Entwicklung neue Anwendungsbereiche und Werkstoffe führen. Aufgrund der steigenden Anwendungsfälle, nimmt auch der Wunsch nach Betriebssicherheit unabhängig von anschließenden kostenintensiven zerstörenden und zerstörungsfreien Prüfverfahren zu. Zu diesem Zweck werden im Rahmen des von der BAM durchgeführten Themenfeldprojektes „Prozessmonitoring in Additive Manufacturing“ verschiedenste Verfahren auf ihre Tauglichkeit für den in-situ Einsatz bei der Prozessüberwachung in der additiven Fertigung untersucht. Hier werden drei dieser in-situ Verfahren, die Thermografie, die optische Emissionsspektroskopie und die Schallmissionsanalyse für den Einsatz beim Laser-Pulver-Auftragschweißen betrachtet.
Thermography is one on the most promising techniques for in-situ monitoring of metal additive manufacturing processes. Especially in laser powder bed fusion processes, the high process dynamics and the strong focus of the laser beam cause a very complex thermal history within the produced specimens, such as multiple heating cycles within single layer expositions. This complicates data interpretation, e.g., in terms of cooling rates. A quantity that is easily calculated is the time a specific area of the specimen is at a temperature above a chosen threshold value (TOT). Here, we discuss variations occurring in time-over-threshold-maps during manufacturing of an almost defect free cuboid specimen.