ViPaF
Validierung innovativer Prozessüberwachungssysteme in der additiven FertigungShort Facts
- Laufzeit: 01.01.2022 - 31.07.2023
- Förderträger: Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie
Kurzzusammenfassung
Im Rahmen des Projektes ViPaF werden neue Technologien erforscht, mit deren Hilfe die Prozess- und Qualitätsüberwachung bei der Herstellung von additiven Bauteilen verbessert wird. Kernelement ist eine Messung der absoluten Prozesstemperaturen und Temperaturgradienten im gefertigten Bauteil, realisiert durch eine adaptive Sensorik. Weiterhin soll die Methode der modulierten Wärmeleitfähigkeitsmessung für die in-situ Qualitätssicherung und Validierung der Materialeigenschaften etabliert werden. Basierend auf den gewonnenen Informationen (abs. Prozesstemperatur, Wärmeleitfähigkeit) wird mittels eines simulationsgestützten Neuronalen Netzwerkes eine Fehlervorhersage realisiert.
Projektziele und -inhalt
Ziel des Projektes ist die Validierung einer neuen und verbesserten Technologie der in situ Prozess- und Qualitätsüberwachung im Bereich der additiven Fertigung, speziell beim Laser Powder Bed Fusion (LPBF) Verfahren. Dabei sollen über die Aufnahme, Verarbeitung und Auswertung verschiedener optisch generierter Sensordaten Rückschlüsse auf Temperatur, Temperaturverteilung und Wärmefluss der hergestellten Bauteile gezogen werden. Dadurch lassen sich zuverlässigere Aussagen über Prozess- und Bauteilqualität treffen. Kernelement des innovativen Ansatzes ist eine Messung der absoluten Prozesstemperaturen und Temperaturgradienten im gefertigten Bauteil auf der Basis einer adaptiven, vom Bearbeitungslaser entkoppelten Sensorik für die berührungslose Temperaturmessung. Damit sollen die kritischen Bereiche des Aufschmelzvorganges vermieden werden, um eine genauere Untersuchung des Abkühl- und Erstarrungsvorganges des verarbeiteten metallischen Materials zu ermöglichen. Im Idealfall sollen in situ Optimierungsstrategien entwickelt werden, welche es ermöglichen noch während der Herstellung Anpassungen am Prozess vorzunehmen. Zur Auswertung und Analyse wird ein Neuronales Netzwerk antrainiert und eingesetzt, welches durch simulationsgestützte Referenzwerte eine robuste und zuverlässige Vorhersagewahrscheinlichkeit erreichen soll. Durch die Erarbeitung und Implementierung einer verbesserten Methodik zur optischen Prozess- und Qualitätsüberwachung kann die Zuverlässigkeit und Stabilität der ablaufenden Prozesse deutlich gesteigert, sowie die nachträgliche Prüfung der hergestellten Bauteile reduziert werden. Durch eine höhere Zuverlässigkeit des Verfahrens sowie Aussagen über die Bauteilqualität ohne nachgelagerte, zerstörende Prüfung lassen sich somit Kosten reduzieren wodurch das LPBF-Verfahren zukünftig auch für kleine und mittelständische metallverarbeitende Betriebe attraktiver wird.