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.
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.
Die mechanischen Eigenschaften und die Standardparametersätze werden im additiven Fertigungsverfahren Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) zumeist an Körpern ermittelt, die unter festen Randbedingungen gefertigt werden. In der Literatur wird allerdings von verschiedenen Autoren auf einen Einfluss von Geometrie und Prozess auf die resultierenden Eigenschaften hingewiesen [1, 2, 3]. Aufgrund des häufig großen Komplexitätsgrads von L-PBF Bauteilen und Prozessen, ist eine Abweichung angenommener Eigenschaften daher nicht auszuschließen. Das kann besonders für tragende und sicherheitsrelevante Komponenten kritisch sein und ist eine Herausforderung für die Qualitätssicherung. Aufwendige Trial-and-Error Versuche sind zumeist die Folge. Ein einheitliches und umfassendes Verständnis der Einflussfaktoren auf die resultierenden Eigenschaften im L-PBF Prozess ist zum aktuellen Stand nicht vorhanden.
In diesem Vortrag werden erste Ergebnisse einer Studie vorgestellt, in der systematisch die Bandbreite möglicher Defekt- und Mikrostrukturvariationen in L-PBF Bauteilen am Beispiel der Nickelbasislegierung Haynes 282 untersucht wird. Aufbauend auf einer modellbasierten Beschreibung des lokalen Wärmehaushalts wurden Versuchspläne entwickelt, die eine Vielzahl möglicher Prozess- und Geometriekonfigurationen realer Anwendungen abbilden können. Zur Untersuchung des Geometrieeinflusses wurden typische Geometrieelemente komplexer Strukturen und deren Ausprägungen identifiziert. Prozessseitig wurden die Position im Bauraum, Schwankungen der Laserleistung, die Zwischenlagenzeit und die Belichtungsstrategie innerhalb der Schicht als typische Faktoren berücksichtigt. Die Zwischenlagenzeit bildet dabei Variationen im Bauraumfüllgrad ab. Die Belichtungsstrategie untersucht Effekte wie die Zwischenvektorzeit (engl. inter vector time, IVT) oder die lokale Vektorlänge. Die verschiedenen Konfigurationen wurden metallografisch bewertet. Die bisherigen Ergebnisse können einen Einfluss der Geometrie und des Prozesses auf die Defektbildung und die Mikrostruktur in L-PBF Bauteilen aufzeigen. Durch prozessbegleitende thermografische in situ Messungen konnte außerdem eine Abhängigkeit von lokalen und globalen Temperaturfeldern identifiziert werden. Die Erkenntnisse zeigen zudem, dass der geometrische Einfluss auf den lokalen Wärmehaushalt von Anordnung, Gestalt und Dimensionen der zweidimensionalen Belichtungsbereiche über die Aufbauhöhe abhängt. Das gewonnene Verständnis soll in die Entwicklung von Konstruktionsrichtlinien und Prüfkörpern einfließen, um Variationen lokaler Bauteileigenschaften in der zukünftigen Bauteil- und Prozessauslegung berücksichtigen zu können.
Die additive Fertigung (ugs. „3D-Druck“) ist bei der Herstellung von hochkomplexen metallischen Bauteilen, bionisch inspiriertem Leichtbau oder Prototypen nicht mehr wegzudenken.
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 sicherheitsrelevanter 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.
Heterogene Fehlstellendichten und Mikrostrukturausbildungen sind große Herausforderungen für den Einsatz des pulverbettbasierten Laserstrahlschmelzens (L PBF) besonders für sicherheitskritische Bauteile. Unter der Vielzahl an Einflussfaktoren auf die Qualität und die mechanischen Eigenschaften von L PBF-Bauteilen hat die Zwischenlagenzeit (ILT) bisher wenig Beachtung gefunden. Sie nimmt ebenso wie die Bauteilgeometrie Einfluss auf die thermische Historie während der Fertigung. Ihr Einfluss auf die intrinsische Vorerwärmung ist in Kombination mit der Bauteilhöhe mittels thermografischer Temperaturmessung untersucht worden. Signifikante Unterschiede in der thermischen Historie konnten dabei mit variierenden Schmelzbaddimensionen, Korngrößen und Fehlstellendichten am Beispiel der austenitischen Stahllegierung AISI 316L in Zusammenhang gebracht 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.