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Themenschwerpunkt des 11. Kolloquiums war „Vom Sensor zur Prozessintelligenz“. Diskutiert wurde damit über die neusten Fortschritte in der Messtechnik und deren Implementierung sowie über neue Aspekte der Modellierung und das Umsetzen, also das Leben des daraus generierten Wissens im Prozess.
Das 11. Kolloquium Prozessanalytik in Wien startete mit einem Konferenzvorkurs zum Thema Ressourcenanalytik. Bei der Erschließung, Förderung und Umsetzung von natürlichen Rohstoffen gewinnen analytische Online-Verfahren eine immer größere Bedeutung. Gleichzeitig liegen die Analyte jedoch in sehr heterogenen Matrizes vor, sodass die Ressourcenanalytik ein sehr herausforderndes, für Fachleute damit aber auch sehr spannendes Thema ist.
Für diesen interdisziplinären Brückenschlag fanden an den beiden Hauptveranstaltungstagen vier Sessions mit jeweils drei Fachvorträgen und anschließender Diskussion statt: Im ersten Vortragsblock Sensoren – „messen“ wurden beispielhaft neue Messtechniken sowie übergeordnet deren Einbindung in die digitale Welt über Zukunftstrends wie Industrie 4.0 oder die Technologieroadmap Prozess-Sensoren 4.0 beschrieben. Mit Automatisierung – „implementieren“ wurden in einer zweiten Session Herausforderungen aber auch konkrete Lösungswege bei der Implementierung von Messtechnik im industriellen Umfeld aufgezeigt. Die Vortragsreihe Modelle – „erkennen“ widmete sich am zweiten Veranstaltungstag der Fragestellung, wie Messergebnisse in Wissen transferiert werden können, wobei insbesondere entsprechende Erfahrungen aus der Bioprozesstechnik zugänglich gemacht wurden.
Ebenfalls am zweiten Tag war schließlich Life-Cycle-Management – „leben“ Titel der „österreichischen Session“ zum Schwerpunktthema des Kolloquiums. In den drei Vorträgen wurde gezeigt, wie einmal generiertes Prozesswissen durch gutes Wissensmanagement und dessen Werkzeuge nicht nur tradiert sondern auch transferiert werden kann.
Besondere Berücksichtigung fanden beim diesjährigen Kolloquium auch die fast 40 hochqualitativen Posterbeiträge. Neben den ausgedehnten Postersessions an beiden Veranstaltungstagen erhielten die Autoren in zwei Posterslams jeweils eineinhalb Minuten Zeit, ihre Arbeit vorzustellen und das Fachpublikum zu vertiefenden Gesprächen im Anschluss einzuladen. Damit rückten nicht nur diese wertvollen Beiträge noch mehr ins Zentrum der Aufmerksamkeit, auch das Auditorium hatte so Gelegenheit, die Posterausstellung noch gezielter wahrzunehmen.
Das DVS-Vorhaben 01.3211 „Herstellung beanspruchungsgerechter Oberflächen durch Kombination innovativer additiver und abtragender Fertigungsschritte an hochbelasteten Komponenten“ ist ein Kooperationsprojekt der Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) und dem Institut für Schweißtechnik und Trennende Fertigungsverfahren (ISAF) der Technischen Universität Clausthal. Das Übergeordnete Projektziel ist das Erlangen von Erkenntnissen für eine sichere und wirtschaftliche, kombinierte additive und abtragende Fertigung aus kostenintensiven Werkstoffen hochbelasteter Komponenten insbesondere für KMU. Dabei stehe die beiden Werkstoffe CoCr26Ni9Mo5W (2.4681) und FeNi36 (1.3912) im Fokus. Mittels Modifikation der Schweißzusätze sind homogen und isotrop ausgeprägte Werkstoffeigenschaften und eine Erhöhung der Prozessstabilität und Fertigungsfreiheitsgrade bei der additiven Fertigung erzielbar. Darüber hinaus wird der Einfluss nachfolgender abtragender Bearbeitungsschritte des ultraschallunterstützen und des konventionellen Fräsprozesses untersucht. Im Laufe der Sitzung des projektbegleitenden Ausschusses (PbA) wurde der aktuelle Bearbeitungsstand sowie der Zeitplan vorgestellt. Darüber hinaus wurde mit dem PbA über die bereits erzielten Ergebnisse diskutiert. Abschließend wurde ein kurzer Ausblick über die zeitnah beginnenden Arbeiten beider Forschungseinrichtungen sowie ein Überblick über die vorhabenbezogenen Aufwendungen der Wirtschaft und des Ergebnistransfers in die Wirtschaft gegeben.
Additive manufacturing (AM) offers significantly greater freedom of design compared to conventional manufacturing processes since the final parts are built layer by layer. This enables metal AM, also known as metal 3D printing, to be utilized for improving efficiency and functionality, for the production of parts with very complex geometries, and rapid prototyping. However, despite many technological advancements made in recent years, several challenges hinder the mass adoption of metal AM. One of these challenges is mechanical anisotropy which describes the dependency of material properties on the material orientation. Therefore, in this work, stainless steel 316L parts produced by laser-based powder bed fusion are used to isolate and understand the root cause of anisotropy in AM parts. Furthermore, an efficient and accurate multiscale numerical framework is presented for predicting the deformation behavior of actual AM parts on the macroscale undergoing large plastic deformations. Finally, a novel constitutive model for the plastic spin is formulated to capture the influence of the microstructure evolution on the material behavior on the macroscale.
A novel approach for rating fatigue-initiating inclusions in highly demanding steel (INCAFAT)
(2018)
INCAFAT project aimed to improve existing fatigue damage models by establishing the most suitable combination of measurement techniques to characterise harmful inclusion populations in highly demanding steels. The different inclusion assessments carried out confirm that, chemical composition, secondary metallurgy and manufacturing route affect content, nature, size and shape of inclusions. According to the FEM model, inclusions produce an alteration of the stress field in their surrounding region, which can promote a fatigue failure. Experimental work on fatigue testing has demonstrated that depending on the stressed direction fatigue failures in highly demanding steels could be produced by different types of inclusions. Fractography analyses confirmed that meso-inclusions harmful in fatigue cannot be rated by standard methods, nor 10 MHz ultrasonic testing (macro) or micro-cleanness assessments. The necessity of rating these meso-inclusions has led to critical evaluation of Extreme Value Analysis according to ASTM E2283-08 and the development of high frequency immersion ultrasonic testing. EVA methodology based on inclusion width can be applied reliably when principal stress is parallel to the rolling direction. On the contrary, if inclusions are testing in the elongated directions its fails. On the other hand, the guidelines and recommendations for high frequency ultrasonic testing have been compiled in a new European standard draft. This method based on focal beam probes and high-resolution devices is able to provide information on meso-inclusion distribution.
Components produced using additive manufacturing can be marked for unique identification and secure authentication [1,2]. Serial numbers and machine-readable codes can be used to identify the component, and link digital product-related data (i.e., a digital product passport) to the actual components. The most prevailing solution consists of local process manipulation, such as printing a quick response (QR) code [3] or a set of blind holes on the surface of the internal cavity of hollow components. However, local manipulation of components may alter the properties, and external tagging features can be altered or even removed by post-processing treatments. This work therefore aims to provide a new methodology for identification, authentication, and traceability of additively manufactured (AM) components using microstructural features that are unique to each part. X-ray computed tomography (XCT) was employed to image the microstructural features of AlSi10Mg parts. Based on size and geometry, the most prominent features were selected to create a unique digital authenticator. We implemented a framework in Python using open-access modules that can successfully create a digital object authenticator using the segmented microstructure information from XCT. The authenticator is stored as a QR code, along with the 3D information of the selected features.