Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
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Die additive Fertigung von metallischen Bauteilen (Additive Manufacturing - AM; auch 3D-Druck genannt) bietet eine Vielzahl an Vorteilen gegenüber konventionellen Fertigungsmethoden. Durch den schichtweisen Auftrag und das selektive Aufschmelzen von Metallpulver im Laser Powder Bed Fusion Prozess (L-PBF) sind u.a. optimierte und flexibel anpassbare Designs und die Nutzung von neuartigen Materialien möglich. Aufgrund der Komplexität des AM-Prozesses und der Menge an Einflussfaktoren ist eine Qualitätssicherung der gefertigten Bauteile unabdingbar. Verschiedene in-situ Monitoringansätze werden bereits angewendet, jedoch findet eine dedizierte Prüfung erst im Nachgang der Fertigung ex-situ statt. Der Grund dafür ist, dass die Entstehung von geometrischen Abweichungen und Defekten auch zeitversetzt zum eigentlichen Materialauftrag und damit auch zum Monitoring stattfinden kann. Die Notwendigkeit geeigneter in-situ Prüfmethoden für L-PBF, um die Erforderlichkeit einer Nacharbeitung frühzeitig festzustellen und Ausschuss zu vermeiden ist angesichts kostenintensiver Ausgangsstoffe und einer oftmals mehrstündigen bis mehrtägigen Prozessdauer besonders hoch.
Daraus motiviert wird im Rahmen des Projektes ATLAMP die Möglichkeit der aktiven Laserthermografie mit Hilfe des defokussierten Fertigungslasers untersucht. Damit ist, bei vergleichsweise geringer Laserleistung, eine zerstörungsfreie Prüfung mittels Flying Spot Thermografie möglich. Diese findet jeweils anschließend an die Fertigung einer Schicht statt, womit der reale Status des Bauteils im Verlauf des AM-Prozesses geprüft wird.
Als Grundlage dafür werden im Rahmen dieser Arbeit mit AM gefertigte, defektbehaftete Probekörper zunächst losgelöst vom Fertigungsprozess untersucht. Damit werden die Grundlagen für den neuartigen Ansatz der aktiven in-situ Laserthermografie im L-PBF-Prozess mittels des Fertigungslasers geschaffen. Auf diese Weise lassen sich auch zeitversetzt auftretende Defekte zerstörungsfrei im Prozessverlauf feststellen und eine aussagekräftige Qualitätssicherung des Ist-Zustands des Bauteils erreichen.
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.
The formation of irregularities such as keyhole porosity pose a major challenge to the manufacturing of metal parts by laser powder bed fusion (PBF-LB/M). In-situ thermography as a process monitoring technique shows promising potential in this manner since it is able to extract the thermal history of the part which is closely related to the formation of irregularities. In this study, we investigate the utilization of machine learning algorithms to detect keyhole porosity on the base of thermographic features. Here, as a referential technique, x-ray micro computed tomography is utilized to determine the part's porosity. An enhanced preprocessing workflow inspired by the physics of the keyhole irregularity formation is presented in combination with a customized model architecture. Furthermore, experiments were performed to clarify the role of important parameters of the preprocessing workflow for the task of defect detection . Based on the results, future demands on irregularity prediction in PBF-LB/M are derived.
The appearance of irregularities such as keyhole porosity is a major challenge for the production of metal parts by laser powder bed fusion (PBF-LB/M). The utilization of thermographic in-situ monitoring is a promising approach to extract the thermal history which is closely related to the formation of irregularities. In this study, we investigate the utilization of convolutional neural networks to predict keyhole porosity based on thermographic features. Here, the porosity information calculated from an x-ray micro computed tomography scan is used as reference. Feature engineering is performed to enable the model to learn the complex physical characteristics of the porosity formation. The model is examined with regard to the choice of hyperparameters, the significance of thermal features and characteristics of the data acquisition. Based on the results, future demands on irregularity prediction in PBF-LB/M are derived.
Laser welding is an appropriate technique for joining Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) parts together and to conventional wrought ones. The potential consists of profiting from synergies between additive and conventional manufacturing methods and overcoming the existing limitations of both. On the one hand, L-PBF is a widely spread metal-based additive manufacturing technique suitable for generating complex parts which can present intrinsic designed cavities, conformal cooling channels, and filigree structures contributing to sustainable manufacturing and efficiency-oriented designs. On the other hand, chamber sizes for producing L-PBF parts are limited, and the process is time-consuming. Thus, its employment is not for every geometry justified. Additionally, they are in most cases individual elements of a larger assembly and need to be joined together to conventionally fabricated parts.
The present research suggests laser welding parameters to adequately bond pairs of wrought and L-PBF processed plates and two L-PBF plates of Inconel 718 in butt position. L-PBF samples are printed in three different build-up orientations. Additionally, the influence of as-built L-PBF roughness qualities and usual pre-weld preparations such as edge milling are examined. The effect of normed pre-weld heat treatments is also contemplated. Identified cracks are analyzed by means of EDS in order to confirm the present phases on the areas of interest. EBSD is also employed to obtain a clear depiction of the crystallographic texture and distribution of the hot cracks.
The quality of the weldment was examined according to existing standards. Substantial differences in seam geometry and microstructure across different edge’s surface qualities and build directions of stress relieved L-PBF parts have not been detected. Nevertheless, even if no other irregularities are present in the seam, variability in liquation cracking susceptibility has been confirmed. This defect is prone to happen when parts made of this nickel-based superalloy are welded together when not enough precautions are taken. It has been determined that grain size and ductility of the material before welding play a crucial role and mitigating or intensifying these imperfections. Moreover, recommendations are presented to avoid this potential welding defect.
The interest to additively manufacture Nickel-based superalloys has substantially grown within the past decade both academically and industrially. More specifically, additive manufacturing processes such as laser powder bed fusion (LPBF) offer the ability to produce dense parts within a single manufacturing step. In fact, the exceptional freedom in design associated with the layer-based nature of the processes is of particular interest for the complex shapes typically required in turbine applications. In certain cases, the overall part performance can be achieved by tailoring the microstructure and the crystallographic texture to the specific application. However, these advantages must be paid at a price: the large local temperature gradients associated with the rapid melting and solidification produce parts that inherently contain large residual stress in the as-manufactured state. In addition, the presence of pores in the final part may further affect the in-service part failure. As among Nickel-based alloys Inconel 718 exhibits excellent weldability, this alloy has been widely studied in open research in the domain of LPBF. However, significant microsegregation of the heavier alloying elements such as Niobium and Molybdenum accompanied by dislocation entanglements may preclude the application of conventional heat treatment schedules. Therefore, different post processing heat treatments are required for laser powder bed fused Inconel 718 as compared to conventional variants of the same alloy.
In this study, we investigated two different heat treatment routes for LPBF Inconel 718. In a first routine, the samples were stress relieved and subsequently subjected to hot isostatic pressing (HIP) followed by a solution heat treatment and a two-step age (referred to as FHT). In a second routine, the samples were subjected to a single-step direct age post stress relieving heat treatment (referred to DA). We investigated the consequences of such heat treatment schedules on the microstructure, texture, and mechanical behavior. We show that by applying a DA heat treatment the typical columnar microstructure possessing a crystallographic texture is retained, while an equiaxed untextured microstructure prevails in case of an FHT heat treatment. We further evaluate how these heat treatments affect the mechanical behaviour on the macroscopic and microscopic scale.
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.
Die zerstörungsfreie Prüfung von metallischen Bauteilen hergestellt mit additiver Fertigung (Additive Manufacturing - AM) gewinnt zunehmend an industrieller Bedeutung. Grund dafür ist die Feststellung von Qualität, Reproduzierbarkeit und damit auch Sicherheit für Bauteile, die mittels AM gefertigt wurden. Jedoch wird noch immer ex-situ geprüft, wobei Defekte (z.B. Poren, Risse etc.) erst nach Prozessabschluss entdeckt werden. Übersteigen Anzahl und/oder Abmessung die vorgegebenen Grenzwerte für diese Defekte, so kommt es zu Ausschuss, was angesichts sehr langer Bauprozessdauern äußerst unrentabel ist. Eine Schwierigkeit ist dabei, dass manche Defekte sich erst zeitverzögert zum eigentlichen Materialauftrag bilden, z.B. durch thermische Spannungen oder Schmelzbadaktivitäten. Dementsprechend sind reine Monitoringansätze zur Detektion ggf. nicht ausreichend.
Daher wird in dieser Arbeit ein Verfahren zur aktiven Thermografie an dem AM-Prozess Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) untersucht. Das Bauteil wird mit Hilfe des defokussierten Prozesslasers bei geringer Laserleistung zwischen den einzelnen gefertigten Lagen unabhängig vom eigentlichen Bauprozess erwärmt. Die entstehende Wärmesignatur wird ort- und zeitaufgelöst durch eine Infrarotkamera erfasst. Durch diese der Lagenfertigung nachgelagerte Prüfung werden auch zum Bauprozess zeitversetzte Defektbildungen nachweisbar.
In dieser Arbeit finden die Untersuchungen als Proof-of-Concept, losgelöst vom AM-Prozess, an einem typischen metallischen Testkörper statt. Dieser besitzt eine Nut als oberflächlichen Defekt. Die durchgeführten Messungen finden an einer eigens entwickelten L-PBF-Forschungsanlage innerhalb der Prozesskammer statt. Damit wird ein neuartiger Ansatz zur aktiven Thermografie für L-PBF erforscht, der eine größere Bandbreite an Defektarten auffindbar macht. Der Ansatz wird validiert und Genauigkeit sowie Auflösungsvermögen geprüft. Eine Anwendung am AM-Prozess wird damit direkt forciert und die dafür benötigten Zusammenhänge werden präsentiert.
Die zerstörungsfreie Prüfung von metallischen Bauteilen hergestellt mit additiver Fertigung (Additive Manufacturing - AM) gewinnt zunehmend an industrieller Bedeutung. Grund dafür ist die Feststellung von Qualität, Reproduzierbarkeit und damit auch Sicherheit für Bauteile, die mittels AM gefertigt wurden. Jedoch wird noch immer ex-situ geprüft, wobei Defekte (z.B. Poren, Risse etc.) erst nach Prozessabschluss entdeckt werden. Übersteigen Anzahl und/oder Abmessung die vorgegebenen Grenzwerte für diese Defekte, so kommt es zu Ausschuss, was angesichts sehr langer Bauprozessdauern äußerst unrentabel ist. Eine Schwierigkeit ist dabei, dass manche Defekte sich erst zeitverzögert zum eigentlichen Materialauftrag bilden, z.B. durch thermische Spannungen oder Schmelzbadaktivitäten. Dementsprechend sind reine Monitoringansätze zur Detektion ggf. nicht ausreichend.
Daher wird in dieser Arbeit ein Verfahren zur aktiven Thermografie an dem AM-Prozess Laser Powder Bed Fusion (L-PBF) untersucht. Das Bauteil wird mit Hilfe des defokussierten Prozesslasers bei geringer Laserleistung zwischen den einzelnen gefertigten Lagen unabhängig vom eigentlichen Bauprozess erwärmt. Die entstehende Wärmesignatur wird ort- und zeitaufgelöst durch eine Infrarotkamera erfasst. Durch diese der Lagenfertigung nachgelagerte Prüfung werden auch zum Bauprozess zeitversetzte Defektbildungen nachweisbar.
In dieser Arbeit finden die Untersuchungen als Proof-of-Concept, losgelöst vom AM-Prozess, an einem typischen metallischen Testkörper statt. Dieser besitzt eine Nut als oberflächlichen Defekt. Die durchgeführten Messungen finden an einer eigens entwickelten L-PBF-Forschungsanlage innerhalb der Prozesskammer statt. Damit wird ein neuartiger Ansatz zur aktiven Thermografie für L-PBF erforscht, der eine größere Bandbreite an Defektarten auffindbar macht. Der Ansatz wird validiert und Genauigkeit sowie Auflösungsvermögen geprüft. Eine Anwendung am AM-Prozess wird damit direkt forciert und die dafür benötigten Zusammenhänge werden präsentiert.
Quality assessment of components produced by metal based additive manufacturing (AM) technologies such as laser powder bed fusion is rising in importance due to the increased use of AM in industrial production. Here, the presence of internal porosity was identified as a limiting factor for the final component quality. The utilization of thermography as an in-situ monitoring technique allows the determination of the part’s thermal history which was found to be connected to the porosity formation [1]. Combining the local thermal information derived from thermography with the porosity information obtained by x-ray micro computed tomography, machine learning algorithms can be utilized to predict the porosity distribution in the part. In this study, a first approach for the prediction of keyhole porosity in a cylindric specimen from AISI 316L stainless steel is presented. It is based on data augmentation using the “SmoteR” algorithm [2] to cure the dataset imbalance and a 1-dimensional convolutional neural network.
[1] C.S. Lough et al., Local prediction of Laser Powder Bed Fusion porosity by short-wave infrared thermal feature porosity probability maps. Journal of Materials Processing Technology, 302, p. 117473 (2022)
https://dx.doi.org/10.1016/j.imatprotec.2021.117473
[2] L. Torgo et al., SMOTE for Regression. Progress in Artificial Intelligence, Chapter 33, p. 378-289 (2013)
https://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40669-0_33