<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<export-example>
  <doc>
    <id>5731</id>
    <completedYear>2021</completedYear>
    <publishedYear/>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>workingpaper</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2021-12-22</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Mixed-integer programming for additive manufacturing</title>
    <title language="deu">Gemischt-ganzzahlige Programmierung für die additive Fertigung</title>
    <abstract language="eng">Since the beginning of its development in the 1950s, mixed integer programming (MIP) has been used for a variety of practical application problems, such as sequence optimization. Exact solution techniques for MIPs, most prominently branch-and-cut techniques, have the advantage (compared to heuristics such as genetic algorithms) that they can generate solutions with optimality certificates. The novel process of additive manufacturing opens up a further perspective for their use. With the two common techniques, Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) and Laser Powder Bed Fusion (LPBD), the sequence in which a given component geometry must be manufactured can be planned. In particular, the heat transfer within the component must be taken into account here, since excessive temperature gradients can lead to internal stresses and warpage after cooling. In order to integrate the temperature, heat transfer models (heat conduction, heat radiation) are integrated into a sequencing model. This leads to the problem class of MIPDECO: MIPs with partial differential equations (PDEs) as further constraints. We present these model approaches for both manufacturing techniques and carry out test calculations for sample geometries in order to demonstrate the feasibility of the approach.</abstract>
    <abstract language="deu">Die gemischt-ganzzahlige Programmierung (GGP) wurde seit Beginn ihrer Entwicklung in den 1950er Jahren für eine Vielzahl praktischer Anwendungsprobleme, wie beispielsweise die Reihenfolgeoptimierung, eingesetzt. Exakte Lösungstechniken für GGPe, allen voran Verzweige-und-Begrenze-Techniken, haben (im Vergleich zu Heuristiken wie Genetischen Algorithmen) den Vorteil, dass sie Lösungen mit Optimalitätszertifikaten generieren können. Das neuartige Verfahren der Additiven Fertigung eröffnet eine weitere Perspektive für deren Einsatz. Mit den beiden gängigen Verfahren "Additive Fertigung mit Drahtlichtbogen" und "Laser-Pulverbett-Schmelzen" lässt sich die Reihenfolge planen, in der eine vorgegebene Bauteilgeometrie gefertigt werden sollte. Dabei ist insbesondere der Wärmeübergang innerhalb des Bauteils zu berücksichtigen, da zu hohe Temperaturgradienten beim Abkühlen zu Eigenspannungen und Verformungen führen können. Zur Integration der Temperatur werden Wärmeübergangsmodelle (Wärmeleitung, Wärmestrahlung) in ein mathematisches Reihenfolgemodell integriert. Dies führt zur Problemklasse von GGPPDGL: GGPe mit partiellen Differentialgleichungen (PDGLn) als weitere Nebenbedingungen. Wir stellen diese Modellansätze für beide Fertigungstechniken vor und führen Testrechnungen für Probegeometrien durch, um die Machbarkeit des Ansatzes zu demonstrieren.</abstract>
    <identifier type="doi">10.26127/BTUOpen-5731</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-57317</identifier>
    <enrichment key="opus.source">publish</enrichment>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Jesse Beisegel</author>
    <author>Johannes Buhl</author>
    <author>Rameez Israr</author>
    <author>Johannes Schmidt</author>
    <author>Markus Bambach</author>
    <author>Armin Fügenschuh</author>
    <series>
      <title>Cottbus Mathematical Preprints</title>
      <number>23, 2021</number>
    </series>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Wire arc additive manufacturing</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Laser powder bed fusion</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Mixed-integer programming</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Partial differential equations</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Finite element method</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Additive Fertigung mit Drahtlichtbogen</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Laser-Pulverbett-Schmelzen</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Gemischt-ganzzahlige Programmierung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Partielle Differenzialgleichungen</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Finite-Elemente-Methode</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Rapid Prototyping &lt;Fertigung&gt;</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Ganzzahlige Optimierung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Finite-Elemente-Methode</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Partielle Differentialgleichung</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="510">Mathematik</collection>
    <collection role="collections" number="">Wiss. Publikationen</collection>
    <collection role="institutes" number="1307">FG Ingenieurmathematik und Numerik der Optimierung</collection>
    <thesisPublisher>BTU  Cottbus - Senftenberg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-btu/files/5731/COMP-23-2021.pdf</file>
  </doc>
  <doc>
    <id>5079</id>
    <completedYear>2019</completedYear>
    <publishedYear/>
    <thesisYearAccepted/>
    <language>eng</language>
    <pageFirst/>
    <pageLast/>
    <pageNumber/>
    <edition/>
    <issue/>
    <volume/>
    <type>workingpaper</type>
    <publisherName/>
    <publisherPlace/>
    <creatingCorporation/>
    <contributingCorporation/>
    <belongsToBibliography>0</belongsToBibliography>
    <completedDate>2020-01-06</completedDate>
    <publishedDate>--</publishedDate>
    <thesisDateAccepted>--</thesisDateAccepted>
    <title language="eng">Stable honeycomb structures and temperature based trajectory optimization for wire-arc additive manufacturing</title>
    <abstract language="eng">We consider two mathematical problems that are connected and occur in the layer-wise production process of a workpiece using Wire-Arc Additive Manufacturing. As the first task, we consider the automatic construction of a honeycomb structure, given the boundary of a shape of interest. In doing this we employ Lloyd’s algorithm in two different realizations. For computing the incorporated Voronoi tesselation we consider the use of a Delaunay triangulation or alternatively, the eikonal equation. We compare and modify these approaches with the aim of combining their respective advantages.&#13;
Then in the second task, to find an optimal tool path guaranteeing minimal production time and high quality of the workpiece, a mixed-integer linear programming problem is derived. The model takes thermal conduction and radiation during the process into account and aims to minimize temperature gradients inside the material. Its solvability for standard mixed-integer solvers is demonstrated on several test-instances. The results are compared with manufactured workpieces.</abstract>
    <abstract language="deu">Wir betrachten zwei verbundene mathematische Probleme, welche bei der schichtweisen Herstellung eines Werkstücks mittels des Lichtbogendraht-Auftragschweißen, einem additiven Fertigungsverfahren, auftreten. Als erste Aufgabe betrachten wir die automatische Konstruktion einer Wabenstruktur unter Berücksichtigung des Randes einer gewünschten Form. Dabei setzen wir Lloyds Algorithmus in zwei verschiedenen Varianten ein. Zur Berechnung der einbezogenen Voronoi-Parkettierung betrachten wir die Verwendung einer Delaunay-Triangulation und alternativ dazu der Eikonal-Gleichung. Wir vergleichen und modifizieren diese Ansätze mit dem Ziel, ihre jeweiligen Vorteile zu kombinieren. In der zweiten Aufgabe wird dann, um einen optimalen Weg für das Werkzeug zu finden, der eine minimale Produktionszeit zusammen mit einer hohen Qualität des Werkstücks garantiert, ein gemischt-ganzzahliges lineares Programm (MILP) hergeleitet. Das Modell berücksichtigt Wärmeleitung und Strahlung während des Prozesses und zielt darauf ab, Temperaturgradienten innerhalb des Materials zu minimieren. Die Lösbarkeit für Standard-MILP-Löser wird in mehreren Testfällen demonstriert. Die Ergebnisse werden mit real gefertigten Werkstücken verglichen.</abstract>
    <identifier type="issn">2627-6100</identifier>
    <identifier type="doi">10.26127/BTUOpen-5079</identifier>
    <identifier type="urn">urn:nbn:de:kobv:co1-opus4-50796</identifier>
    <licence>Creative Commons - CC BY-NC-ND - Namensnennung - Nicht kommerziell - Keine Bearbeitungen 4.0 International</licence>
    <author>Martin Bähr</author>
    <author>Johannes Buhl</author>
    <author>Georg Radow</author>
    <author>Johannes Schmidt</author>
    <author>Markus Bambach</author>
    <author>Michael Breuß</author>
    <author>Armin Fügenschuh</author>
    <series>
      <title>Cottbus Mathematical Preprints</title>
      <number>10, 2019</number>
    </series>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Eikonal equation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Centroidal Voronoi tessellation</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Additive manufacturing</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Heat transmission</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Mixed-integer linear programming</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>eng</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Geometric optimization</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Additive Fertigung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Gemischt-ganzzahlige Programmierung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Geometrische Optimierung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Eikonal-Gleichung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Zentrierte Voronoi-Parkettierung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>uncontrolled</type>
      <value>Wärmeleitung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Rapid Prototyping &lt;Fertigung&gt;</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Eikonal</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Ganzzahlige Optimierung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Geometrische Optimierung</value>
    </subject>
    <subject>
      <language>deu</language>
      <type>swd</type>
      <value>Wärmeleitung</value>
    </subject>
    <collection role="ddc" number="510">Mathematik</collection>
    <collection role="collections" number="">Wiss. Publikationen</collection>
    <collection role="institutes" number="1307">FG Ingenieurmathematik und Numerik der Optimierung</collection>
    <thesisPublisher>BTU  Cottbus - Senftenberg</thesisPublisher>
    <file>https://opus4.kobv.de/opus4-btu/files/5079/COMP-10-2019_Baehr_et_al (2).pdf</file>
  </doc>
</export-example>
