Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten
Filtern
Dokumenttyp
- Vortrag (4)
Referierte Publikation
- nein (4)
Schlagworte
- In-situ Monitoring (4) (entfernen)
Organisationseinheit der BAM
- 9 Komponentensicherheit (4) (entfernen)
Eingeladener Vortrag
- nein (4)
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.
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.
Online quality control of security relevant parts manufactured by Laser Powder Bed Fusion (LPBF) remains to be a challenge due to the highly complex process conditions. Furthermore, the influence of characteristic scan strategy parameters is not sufficiently clarified yet due to the commonly used method of single-track investigations. In this contribution, this topic is addressed by observing large 316L volume sections using in-situ melt pool monitoring by thermography in high temporal and spatial resolution. In detail, the influence of the scan angle on the melt pool geometry is investigated on. Characteristic melt pool features are extracted from the image data and analyzed using statistical methods data for altering scan angles. The results show significant changes in the melt pool dimensions and temperature distribution over the scan angle rotation. A first explanation approach is presented that connects the observed changes to phenomena of beam attenuation by metal vapor plume.
Das pulverbettbasierte selektive Laserstrahlschmelzen (engl. laser powder bed fusion, L-PBF) ist die am weitesten verbreitete additive Fertigungstechnologie für die Herstellung metallischer Komponenten. Unter der Vielzahl an Einflussfaktoren auf die Qualität und die mechanischen Eigenschaften von L PBF-Bauteilen hat die Zwischenlagenzeit (engl. inter layer time, ILT) bisher kaum Beachtung in der wissenschaftlichen Literatur gefunden, obwohl sie je nach Bauraumausnutzungsgrad stark variieren kann. In diesem Vortrag werden Ergebnisse einer Studie präsentiert, die den Einfluss der ILT in Kombination mit der Bauteilhöhe und unter Berücksichtigung verschiedener Volumenenergiedichten am Beispiel der austenitischen Stahllegierung AISI 316L untersucht. Die Fertigungsprozesse wurden in situ mittels Thermographiekamera überwacht, sodass Informationen über das Abkühlverhalten der Bauteile während des Prozesses gewonnen werden konnten. Es wurden signifikante Effekte der ILT und der Bauteilhöhe auf Wärmeakkumulation, Mikrostruktur, Schmelzbadgeometrie und Härte festgestellt. Ferner konnte ein Anstieg von Defektdichten bei einem gegenseitigen Wechselspiel aus Bauteilhöhe und ILT aufgezeigt werden. Die Zwischenlagenzeit wurde somit als kritischer Faktor für die L-PBF-Fertigung von Realbauteilen identifiziert.