Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
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Organisationseinheit der BAM
- 9.3 Schweißtechnische Fertigungsverfahren (26) (entfernen)
Wire arc additive manufacturing enables the production of near-net shape large-volume metallic components leveraging an established industrial base of welding and cladding technology and adapting it for layer-wise material deposition. However, the complex relationship between the process parameters and resulting mechanical properties of the components still remains challenging. In case of high-strength Al-Mg-Si aluminum alloys, no commercial filler wires are yet available due the high susceptibility of solidification cracking as well as the necessary efforts to obtain acceptable mechanical properties. To address this need, we evaluated a novel filler wire based on AlMg0.7Si doped with a Ti5B1 master alloy to foster fine equiaxed grains within the deposited metal. The correlation between the process parameters and component quality was examined by analyzing the size and distribution of pores as well as the grain morphology. Furthermore, we evaluated the influence of different post-weld heat treatment strategies to achieve mechanical properties corresponding to the reference wrought material. We demonstrated that fine equiaxed grains in the weld metal reduced the susceptibility of solidification cracking significantly. The novel AlMg0.7Si-TiB (S Al 6063-TiB) filler wire facilitated wire arc additive manufacturing of high-strength aluminum components with mechanical properties that were almost as superior as the corresponding wrought base material.
Im Rahmen des Themenfeldprojektes „Process Monitoring of AM“ (ProMoAM) evaluiert die Bundesanstalt für Materialforschung und -Prüfung (BAM) gegenwärtig die Anwendbarkeit verschiedenster ZfP-Verfahren zur in-situ Prozessüberwachung in der additiven Fertigung (AM) von Metallen in Hinblick auf die Qualitätssicherung.
Einige der wichtigsten Messgrößen sind hierbei die Temperatur des Schmelzbades und die Abkühlrate, welche starken Einfluss auf das Gefüge und die Eigenspannung haben. Aufgrund der Zugänglichkeit zum Werkstück während des Bauprozesses bieten sich optische Verfahren zu Temperaturbestimmung an. Hierbei stellen jedoch u. a. die hohe Bandbreite der zu messenden Temperaturen, die Bestimmung der Emissivität und ihre Änderung bei Phasenübergängen der verwendeten Legierung große experimentelle Herausforderungen dar. Eine weitere Herausforderung stellt für die IR-Spektroskopie die Absorption durch das Schutzgas und weitere optische Elemente dar. Um diese auch in einem industriellen Umfeld kompensieren zu können, wurde eine Methode entwickelt, die das gemessene Spektrum bei der Verfestigung des Werkstoffes als Referenz nutzt. In diesem Beitrag wird die Anwendung dieser Methode für die IR-Spektrometrie als auch Thermografische Messungen beim Laser-Pulver-Auftragschweißen von 316L gezeigt, wobei beide Methoden weiterhin in Hinblick auf ihre individuellen Vor- und
Nachteile miteinander verglichen werden.
In diesem Beitrag werden Ergebnisse der Untersuchungen eines Verfahrens zum fehlerfreien Laserstrahl-MSG-Hybridschweißen von geschlossenen Rundnähten vorgestellt. Das Verfahren zielt auf die Vermeidung von Schweißnahtunregelmäßigkeiten im Überlappbereich einer hybridgeschweißten Rundnaht. Eine Strategie der Prozessführung beim Schließen der Rundnaht wurde entwickelt, mit der ein fehlerfreier Überlappbereich durch die Kontrolle der Erstarrungsbedingungen am Schweißnahtende erreicht wird. Die kontrollierte Wärmeführung wird durch eine Anpassung der Parameter von beiden beteiligten Schweißprozessen, dem Laserstrahl sowie dem Metallschutzgas (MSG)-Schweißprozess, realisiert. Experimentelle Untersuchungen wurden an 12 bis 15 mm dicken Rohrabschnitten durchgeführt. Der Einfluss von Prozessparametern wie der Veränderung des Abbildungsmaßstabs und der Defokussierung des Laserstrahls auf die Erstarrungsbedingungen am Ende der Rundnaht wurde untersucht, um eine optimale Strategie zum Herausführen der Prozessenergie zu finden.
Im Rahmen der experimentellen Untersuchungen konnte gezeigt werden, dass eine Defokussierung des Laserstrahls im Bereich zwischen 60 mm und 100 mm über einen kurzen Auslaufbereich der Naht von etwa 15 mm zu einer deutlich besseren Nahtausbildung im Überlappbereich führt. Es konnte eine günstige kelchförmige Schweißnaht ohne eine Tendenz zur Rissbildung erzielt werden. Die Laseroptik mit motorisch angesteuertem Linsensystem ermöglichte dabei eine Vergrößerung des Laserstrahldurchmessers ohne eine Veränderung der Position des MSG-Lichtbogens relativ zur Bauteiloberfläche.
Das Widerstandspunktschweißen ist ein etabliertes Fügeverfahren in der Automobilindustrie. Es wird vor allem bei der Herstellung sicherheitsrelevanter Bauteile, zum Beispiel der Karosserie, eingesetzt. Daher ist eine kontinuierliche Prozessüberwachung unerlässlich, um die hohen Qualitätsanforderungen zu erfüllen. Künstliche neuronale Netzalgorithmen können zur Auswertung der Prozessparameter und -signale eingesetzt werden, um die individuelle Schweißpunktqualität zu gewährleisten. Die Vorhersagegenauigkeit solcher Algorithmen hängt von dem zur Verfügung gestellten Trainingsdatensatz ab. In diesem Beitrag wird untersucht, inwieweit die Vorhersagegüte eines künstlichen neuronalen Netzes durch Auswertung einer Prozessgröße, dem dynamischen Widerstand, verbessert werden kann.
The application of the electromagnetic stirring from an oscillating magnetic field can improve the metal mixing in wire feed laser beam welding. However, the extra parameters introduced in this technique make the selection of an optimal combination of process parameters more difficult. In the current study, besides the commonly concerned magnetic flux density and frequency, the influence of the magnetic field orientation (magnetic field angle) on the transport of filler metal is studied numerically and experimentally. Ex-situ X-ray fluorescence spectrometer measurements are used to map the metal mixing in the final weld. A three-dimensional transient multi-physical model is developed to reveal the deeper physical essence, considering the coupling between heat transfer, fluid flow, keyhole dynamics, element transport and magnetohydrodynamics. The spatial distribution of the laser energy on the keyhole wall is calculated by a ray tracing algorithm. The results show that the magnetic field with smaller angle with respect to the transverse direction provides better penetration capacity, and its stirring effect can reach the lower part of the molten pool. Therefore, the smaller magnetic field angle produces better metal mixing. A constant downward flow is formed at the lower part of the molten pool when magnetic field of 10° angle is applied, which brings the filler metal to the root region. As the magnetic field angle increases to 40°, the beneficial downward flow changes into a constant upward flow, resulting in a concentration of the filler metal in the upper region. This study provides further insight of the underlying physics in the electromagnetically enhanced laser beam welding, which may guide the optimization of parameters to achieve property homogeneity or to avoid potential defects.
The present contribution is the first research reporting full penetration HLAW joints in 15 mm thick EH36 steel butt T-welds with square grooves on 2F welding position by single-sided welding. The effects of welding parameters were investigated to increase the quality of the joints.
Conditions leading to defect-free full penetration welds fulfilling naval regulations includes a laser power of 12.5 kW, a welding speed of 1.6 m/min and the vertical laser offset distance from the flange of 1 mm. Advanced characterization of selected welds included a microstructural identification by optical microscopy, SEM, and XRD, revealing the presence of acicular, polygonal and Widmanstätten ferrite, lath martensite, and some retained austenite at FZ. Hardness and microhardness mapping tests showed values of 155 HV at base metal and 200 to 380 HV at the fusion zone connecting the web to the flange.
The present work deals with the recently confirmed widening of the weld pool interface, known as a bulging effect, and its relevance in high power laser beam welding. A combined experimental and numerical approach is utilized to study the influence of the bulge on the hot cracking formation and the transport of alloying elements in the molten pool. A technique using a quartz glass, a direct-diode laser illumination, a high-speed camera, and an infrared camera is applied to visualize the weld pool geometry in the longitudinal section. The study examines the relevance of the bulging effect on both, partial and complete penetration, as well as for different sheet thicknesses ranging from 8 mm to 25 mm. The numerical analysis shows that the formation of a bulge region is highly dependent on the penetration depth and occurs more frequently during partial penetration above 6 mm and complete penetration above 8 mm penetration depth, respectively. The location of the bulge correlates strongly with the cracking location. The obtained experimental and numerical results reveal that the bulging effect increases the hot cracking susceptibility and limits the transfer of alloying elements from the top of the weld pool to the weld root.
Der Trend zum Leichtbau und die Transformation zur E-Mobilität in der
Automobilindustrie befeuern die Entwicklung neuer hochfester Stähle für den Karosseriebau. Derartige Werkstoffe sind beim Widerstandspunktschweißen besonders rissanfällig (LME). Das Schweißen unter Zug stellt eine effektive Methode um die LME-Anfälligkeit unterschiedlicher Werkstoffe qualitativ zu bestimmen.
The application of magnesium (Mg) inevitably involves dissimilar welding with steel. A novel solid state spot welding method, refill friction stir spot welding (refill FSSW), was utilized to weld AZ31 Mg alloy to galvanized DP600 steel. Although Mg/Fe is an immiscible alloy system, defect-free welds with high strength were successfully obtained in a wide parameter window. The results of microstructure, interfacial reactions, and mechanical properties are reported to reveal the underlying joining mechanism. Due to the melting of Zn coating and subsequent Mg-Zn reactions, Mg-Zn eutectic and intermetallic compounds were detected within welds. Heterogeneous interfacial reactions occur along Mg/steel interface, and the relationship between interfacial structure and fracture behavior was investigated. The joining mechanism is associated with Zn coating and Fe-Al layer: 1) the presence of Zn coating is beneficial for achieving high-quality welding between Mg and steel, it protects the interface from oxidation and contributes to brazing of the weld; 2) the Al present in Mg alloy reacts with Fe, resulting in the growth of Fe-Al layer, which contributes to the diffusion bonding in the interface. The overall results clearly show that Refill FSSW is a competitive welding method for joining Mg and galvanized steel.
Additive manufacturing, and therefore directed energy deposition, is
gaining more and more interest from industrial users. However, quality assurance for the components produced is still a challenge. Machine learning, especially using artificial neuronal networks, is a potential method for ensuring a high-quality standard. Based on process Parameters and monitoring data, part quality can be predicted. A further advantage is the ability to constantly learn and adopt to slight process changes.
First tests using artificial neural networks focus on the prediction of track geometry. The results show that even a small data set is enough to provide high accuracy in the predictions. In this work, an artificial neural network for the predictive analysis of relative density in laser powder cladding has been developed. A central composite experimental design is used to generate 19 data sets. Input variables are laser power, feed rate and powder mass flow. Cubes are built up where density is considered as a target value. Several neural networks are trained and evaluated with these data sets. Different topologies and initial weights are considered. The best network reaches a confidence level of around 90 % for the prediction of relative density based on the process parameters. Finally, the optimization of the generalization performance is investigated. To this purpose, methods of variation in error limit as well as cross-validation are applied. In this way, density is predictable by an artificial neural network with an accuracy of about 95 %.