Analytische Chemie
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Acoustic emission testing
(2018)
Um ein tieferes Verständnis über die Schallemission bei der Entstehung und Ausbreitung von Rissen in Stahlrohrleitungen zu erlangen, wurde ein Stahlrohr der Güte S355J2H im Vierpunkt-Biegeversuch quasistatisch bis hin zum Wanddurchbruch (Leckage) belastet und mittels Schallemissionsmessung und Gleichstrompotentialmessung überwacht. Das Rohrsegment wurde durch einen 90°- Außenumfangskerb in der Mitte der Rohrlänge definiert vorgeschädigt, um davon ausgehend ein stabiles Risswachstum zu induzieren und die Analyse von Schallemission aus Rissereignissen, die am Kerb eintraten, sicherzustellen. Für die Schallemissionsmessung wurden vier Breitbandsensoren max. 105 mm vom Kerb entfernt montiert. Die Signalaufzeichnung erfolgte kontinuierlich und schwellwertunabhängig. Für die Gleichstrompotentialmessung wurde ein Gleichstrom von 300 A eingeleitet und der Potentialabfall über dem Kerb mit fünf Sonden entlang des Kerbs gemessen. Beide Messverfahren identifizieren die Rissinitiierung sowie Veränderungen im Risswachstum. Die detektierten Schallemissionsereignisse werden, unter Berücksichtigung spektraler Eigenschaften, mit fortschreitender Belastung und Rissentwicklung analysiert. Diese Studien wurden im Rahmen des interdisziplinären Forschungsprojekts AGIFAMOR, Aging infrastructure - Faseroptisches Monitoring von Rohrleitungen, an der BAM durchgeführt.
Um ein tieferes Verständnis über die Schallemission bei der Entstehung und Ausbreitung von Rissen in Stahlrohrleitungen zu erlangen, wurde ein Stahlrohr der Güte S355J2H im Vierpunkt-Biegeversuch quasistatisch bis hin zum Wanddurchbruch (Leckage) belastet und mittels Schallemissionsmessung und Gleichstrompotentialmessung überwacht. Das Rohrsegment wurde durch einen 90°- Außenumfangskerb in der Mitte der Rohrlänge definiert vorgeschädigt, um davon ausgehend ein stabiles Risswachstum zu induzieren und die Analyse von Schallemission aus Rissereignissen, die am Kerb eintraten, sicherzustellen. Für die Schallemissionsmessung wurden vier Breitbandsensoren max. 105 mm vom Kerb entfernt montiert. Die Signalaufzeichnung erfolgte kontinuierlich und schwellwertunabhängig. Für die Gleichstrompotentialmessung wurde ein Gleichstrom von 300 A eingeleitet und der Potentialabfall über dem Kerb mit fünf Sonden entlang des Kerbs gemessen. Beide Messverfahren identifizieren die Rissinitiierung sowie Veränderungen im Risswachstum. Die detektierten Schallemissionsereignisse werden, unter Berücksichtigung spektraler Eigenschaften, mit fortschreitender Belastung und Rissentwicklung analysiert. Diese Studien wurden im Rahmen des interdisziplinären Forschungsprojekts AGIFAMOR, Aging infrastructure - Faseroptisches Monitoring von Rohrleitungen, an der BAM durchgeführt.
Avoiding 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 use of in-situ monitoring by thermographic cameras is a promising approach to detect defects, however the data is hard to analyze by conventional algorithms. Therefore, we investigate the use of Machine Learning (ML) in this study, as it is a suitable tool to model complex processes with many influencing factors. A ML model for defect prediction is created based on features extracted from process thermograms. The porosity information calculated from an x-ray Micro Computed Tomography (µCT) scan is used as reference. Physical characteristics of the keyhole pore formation are incorporated into the model to increase the prediction accuracy. Based on the prediction result, the quality of the input data is inferred and future demands on in-situ monitoring of LPBF processes are derived.
The prediction of porosity is a crucial task for metal based additive manufacturing techniques such as laser powder bed fusion. Short wave infrared thermography as an in-situ monitoring tool enables the measurement of the surface radiosity during the laser exposure. Based on the thermogram data, the thermal history of the component can be reconstructed which is closely related to the resulting mechanical properties and to the formation of porosity in the part. In this study, we present a novel framework for the local prediction of porosity based on extracted features from thermogram data. The framework consists of a data pre-processing workflow and a supervised deep learning classifier architecture. The data pre-processing
workflow generates samples from thermogram feature data by including feature information from multiple subsequent layers.
Thereby, the prediction of the occurrence of complex process phenomena such as keyhole pores is enabled. A custom convolutional neural network model is used for classification. Themodel is trained and tested on a dataset from thermographic in-situ monitoring of the manufacturing of an AISI 316L stainless steel test component. The impact of the pre-processing parameters and the local void distribution on the classification performance is studied in detail. The presented model achieves an accuracy of 0.96 and an f1-Score of 0.86 for predicting keyhole porosity in small sub-volumes with a dimension of (700 × 700 × 50) μm3. Furthermore, we show that pre-processing parameters such as the porosity threshold for sample
labeling and the number of included subsequent layers are influential for the model performance. Moreover, the model prediction is shown to be sensitive to local porosity changes although it is trained on binary labeled data that disregards the actual sample porosity.
High energy X-ray synchrotron diffraction is used to investigate the elastic anisotropy of the nickel-based superalloy IN718 produced by laser powder bed fusion (PBF-LB). This material is characterized by a columnar grain morphology with some crystallographic texture. The material is subjected to elastic loading to determine the diffraction elastic constants (DECs). Furthermore, the single-crystal elastic constants (SCEC) are refined from these experiments using different micromechanical models. The results show that each micromechanical model predicts a specific set of SCEC that well describes the elastic anisotropy of PBF-LB/IN718.
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".
Although layer-based additive manufacturing methods such as laser powder bed fusion (PBF-LB) offer an immense geometrical freedom in design, they are typically subject to a build-up of internal stress (i.e. thermal stress) during manufacturing. As a consequence, significant residual stress (RS) is retained in the final part as a footprint of these internal stresses. Furthermore, localized melting and solidification inherently induce columnar-type grain growth accompanied by crystallographic texture. Although diffraction-based methods are commonly used to determine the RS distribution in PBF-LB parts, such features pose metrological challenges in their application. In theory, preferred grain orientation invalidates the hypothesis of isotropic material behavior underlying the common methods to determine RS. In this work, more refined methods are employed to determine RS in PBF-LB/M/IN718 prisms, based on crystallographic texture data. In fact, the employment of direction-dependent elastic constants (i.e. stress factors) for the calculation of RS results in insignificant differences from conventional approaches based on the hypothesis of isotropic mechanical properties. It can be concluded that this result is directly linked to the fact that the {311} lattice planes typically used for RS analysis in nickel-based alloys have high multiplicity and less strong texture intensities compared with other lattice planes. It is also found that the length of the laser scan vectors determines the surface RS distribution in prisms prior to their removal from the baseplate. On removal from the baseplate the surface RS considerably relaxes and/or redistributes; a combination of the geometry and the scanning strategy dictates the sub-surface RS distribution.