Additive Fertigung
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Überblick über die derzeitig wichtigsten additiven Fertigungsverfahren für metallische Werkstoffe in der Industrie (PBF, DED, BJT) und Berücksichtigung der wesentlichen Prozessmerkmale und Nachbearbeitungsschritte. Vorstellung der wichtigsten Defektphänomene und Nennung von Ursachen und Abhilfemaßnahmen.
Der Vortrag stellt die Arbeiten der BAM in der Initiative QI-Digital vor, in deren Rahmen Lösungen für eine moderne und digitale Qualitätsinfrastruktur entwickelt werden. Schwerpunkt liegt auf dem zentralen Werkzeug Quality-X sowie dem Pilotprojekt "Moderne Qualitätssicherung in der Additiven Fertigung".
Die Entwicklung einer digitalen QI ermöglicht die objektive Qualitätssicherung in der Additiven Fertigung und macht die Technologie gerade auch für kleine und mittelständische Unternehmen besser nutzbar. Sie wird vollwertig im Rahmen des Qualitätsanspruchs „Made in Germany“ einsetzbar – gerade auch beim Umbruch in Industriezweigen. Der Vortrag gibt Einblicke in aktuelle Arbeiten und die Ziele des Use Case Additive Fertigung.
Der Vortrag stellt nach einer kurzen allgemeinen Einleitung zur additiven Fertigung und des Laser Powder Bed Fusion Verfahrens einige Herausforderungen vor, die derzeitig den Einsatz von AM-Komponenten in sicherheitsrelevanten Anwendungen erschweren. Abschließend werden zwei Beispiele von Arbeiten der BAM gezeigt, die zur Überwindung dieser Herausforderungen beitragen können.
Für die konventionelle Fertigung hat sich das bestehende System der Qualitätsinfrastruktur (QI) bewährt. Die additive Fertigung vergrößert den gestalterischen Spielraum von möglichen Bauteilgeometrien und Prozessfehlern jedoch erheblich. Hier gerät die QI an ihre Grenzen, sodass die Fertigung und Zulassung sicherheits-relevanter Bauteile sehr zeit- und kostenintensive Versuche erfordern. Eine moderne digitale QI erlaubt eine effizientere Qualitätssicherung für additiv gefertigte Bauteile. Dies erfordert eine durchgängig digitale Abbildung des physischen Materialflusses.
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.