Additive Fertigung
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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 den letzten Jahren haben additive Fertigungstechnologien an Bedeutung gewonnen. Für komplexe Funktionsbauteile oder die Produktion von Werkstücken in kleinen Stückzahlen kann das Laser-Pulverbettschmelzen eingesetzt werden. Hohe Sicherheitsanforderungen, z. B. in der Luft- und Raumfahrt, erfordern eine umfassende Qualitätskontrolle. Daher werden nach der Fertigung zerstörungsfreie Offline-Prüfverfahren wie die Computertomographie eingesetzt. In jüngster Zeit wurden zur Verbesserung der Rentabilität und Praktikabilität zerstörungsfreie Online-Prüfverfahren wie die optische Tomographie entwickelt. In diesem Beitrag wird die Anwendbarkeit der Wirbelstromprüfung mit GMR Sensoren für die online Prüfung von PBF-LB/M Teilen demonstriert. Die Ergebnisse einer online Wirbelstromprüfung mit GMR Sensoren und einer Ein-Draht-Anregung werden gezeigt. Während des Produktionsprozesses wird für jede Lage eine Wirbelstromprüfung durchgeführt. Trotz hochauflösender Arrays mit 128 Elementen wird durch eine angepasste Hardware die Prüfdauer geringgehalten. So kann die Messung während des Beschichtungsvorgangs durchgeführt werden, ohne den Fertigungsprozess signifikant zu verlangsamen. Eine online Wirbelstromprüfung eines stufenförmigen Testkörpers aus Haynes282 über 184 Lagen zeigt, dass die Kanten nicht nur in der aktuellen Lage detektiert werden können, sondern auch in einer Tiefe von 400 µm, wenn eine Anregungsfrequenz von 1,2 MHz gewählt wird.
Additive manufacturing (AM) technologies, generally called 3D printing, are widely used because their use provides a high added value in manufacturing complex-shaped components and objects. Defects may occur within the components at different time of manufacturing, and in this regard, non-destructive techniques (NDT) represent a key tool for the quality control of AM components in many industrial fields, such as aerospace, oil and gas, and power industries. In this work, the capability of active thermography and eddy current techniques to detect real imposed defects that are representative of the laser powder bed fusion process has been investigated. A 3D complex shape of defects was revealed by a μCT investigation used as reference results for the other NDT methods. The study was focused on two different types of defects: porosities generated in keyhole mode as well as in lack of fusion mode. Different thermographic and eddy current measurements were carried out on AM samples, providing the capability to detect volumetric irregularly shaped defects using non-destructive methods.
Results of the project ProMoAM (Process monitoring in additive manufacturing) presented. Results from in-situ eddy current testing, optical emission spectroscopy, thermography, optical tomography as well as particle and gas emission spectroscopy are summarized and correlated to results from computed tomography for future in-situ defect detection.
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.
Heterodyne Eddy Current Testing Using Magnetoresistive Sensors for Additive Manufacturing Purposes
(2020)
In recent years additive manufacturing technologies have become widely popular. For complex functional components or low volume production of workpieces, laser powder bed fusion can be used. High safety requirements, e.g. in the aerospace sector, demand extensive quality control. Therefore, offline non-destructive testing methods like computed tomography are used after manufacturing. Recently, for enhanced profitability and practicality online non-destructive testing methods, like optical tomography have been developed. This paper discusses the applicability of eddy current testing with magnetoresistive sensors for laser powder bed fusion parts. For this purpose, high spatial resolution giant magnetoresistance arrays are utilized for testing in combination with a single wire excitation coil. A heterodyne principle minimizes metrology efforts. This principle is compared to conventional signal processing in an eddy current testing setup using an aluminum test sample with artificial surface defects. To evaluate the influence of the powder used in the manufacturing process on eddy current testing and vice versa, a laser powder bed fusion mock-up made from stainless steel powder (316L) is used with artificial surface defects down to 100 µm. This laser powder bed fusion specimen was then examined using eddy current testing and the underlying principles.
This talk presents a new application for high-spatial resolution eddy current testing (ET) with magneto resistive (MR) sensor arrays. With rising popularity and availability of additive manufacturing (AM), companies mainly in the aerospace sector, set high requirements on quality control of AM parts, especially produced with selective laser melting (SLM). Since it was shown that those parts are prawn to flaws like pores or cracks, every part needs to be tested. Therefore, NDT Methods, like ET, could help to characterize SLM parts. Research on ET has shown, that offline ET with high spatial resolution MR sensor arrays is possible and that flaws as small as 50 µm could be detected while significantly reducing testing time. In this talk a first approach on automated online ET method for testing SLM parts is proposed. An approach with hundreds of MR sensor is made to maintain spatial resolution and short testing times. Classic signal conditioning methods are used to reduce cost and complexity while maintaining high testing bandwidths. The proposed idea enables further research on automated generation of testing reports, process control or automated flaw curing.
The project ProMoAM is presented. The goal of the project is to evaluate which NDT techniques or combination of techniques is suited for in-situ quality assurance in additive manufacturing of metals. To this end, also 3d-data fusion and visualization techniques are applied. Additional ex-situ NDT-techniques are used as references for defect detection and quantification. Feasability studies for NDT-techniques that are presently not applicable for in-situ use are performed as well.
The presentation gives a brief overview of the whole project and the different involved NDT-techniques.