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Ausgangssituation

Das pulverbettbasierte Laserstrahlschmelzen von Metallen (PBF-LB/M) ist als industrielles Fertigungsverfahren für Prototypen, Einzelteile sowie kleine bis mittlere Serien etabliert. Die Prozessstabilität wird jedoch durch eine Vielzahl gekoppelter Einflussgrößen begrenzt, deren Auswirkungen sich nur eingeschränkt über Parameter beherrschen lassen. Infolgedessen treten statistisch unvermeidbare Bauteilunregelmäßigkeiten und Defekte wie Poren, Bindefehler oder Risse auf, die als Rissinitiatoren wirken und die mechanischen Eigenschaften signifikant reduzieren können. Für sicherheitskritische Anwendungen ist daher eine zuverlässige Qualitätssicherung zwingend erforderlich. Hierzu werden unter anderem die Mitlaufproben zur Bauteilqualifizierung genutzt. Diese liefern jedoch lediglich eine globale Aussage über den Fertigungsjob, ohne Rückschlüsse auf Ort, Art und Ausprägung von Defekten im eigentlichen Bauteil zuzulassen. Eine ergänzende lokale Absicherung mittels zerstörungsfreier Prüfung, etwa durch CT-Scans jedes Bauteils, ist zwar möglich, schränkt jedoch aufgrund des hohen Zeit- und Kostenaufwands die Wirtschaftlichkeit und Skalierbarkeit der additiven Fertigung erheblich ein.

Zielsetzung

Ziel des Vorhabens ist die prozessnahe Erkennung, Klassifizierung und Quantifizierung von Defekten im PBF-LB/M-Prozess unter expliziter Berücksichtigung des materialspezifischen Selbstheilungseffekts. Anstelle einer rein nachgelagerten Bauteilprüfung soll eine wissensbasierte Qualitätsaussage direkt aus Prozessüberwachungsdaten ermöglicht werden. Die Defektcharakterisierung umfasst dabei sowohl die Bewertung der Auftretenswahrscheinlichkeit als auch die Quantifizierung relevanter Ausprägungsmerkmale wie Größe, Form und Lage. Durch die Fusion mehrerer Prozessüberwachungssignale sollen Informationslücken einzelner Sensoren geschlossen und die Aussagekraft der Überwachung signifikant erhöht werden. Die Klassifizierung der Defekte erfolgt durch die Kombination von Domänenwissen zur Defektentstehung mit charakteristischen Datenmustern aus den Sensorsignalen. Langfristig soll so der Bedarf an aufwendiger prozessnachgelagerter Qualitätssicherung gesenkt werden.

Vorgehensweise

Zur Defektquantifizierung werden systematische Versuchsreihen auf unterschiedlichen Strukturebenen des PBF-LB/M-Prozesses durchgeführt. Hierzu zählen Untersuchungen an Einzelschmelzbahnen (1D), Flächenversuchen mit überlappenden Schmelzbahnen (2D) sowie an Volumenkörpern (3D), wobei die relevanten Prozessparameter gezielt variiert und der Fertigungsprozess mittels unterschiedlicher Sensorsysteme überwacht wird.

Die hierbei hervorgerufenen Defekte werden im Anschluss durch sequentielle Mikro-CT-Aufnahmen detektiert und quantitativ beschrieben. Durch eine räumliche und zeitliche Korrelation der Defektinformationen mit den Prozessüberwachungsdaten wird eine direkte Zuordnung zwischen lokalen Prozesszuständen und der Entstehung spezifischer Defektarten ermöglicht.

Aus den einzelnen Sensorsignalen werden systematisch statistisch möglichst unabhängige Features extrahiert, die neben der Identifikation der Defektart auch eine belastbare Aussage über Defektgröße sowie Auftretenswahrscheinlichkeit erlauben. Nach einer separaten Bewertung der einzelnen Sensorsignale werden diese in geeigneter Form zusammengeführt, um die Aussagekraft der Prozessbewertung weiter zu erhöhen, beispielsweise durch die gezielte Wahl unterschiedlicher räumlicher oder zeitlicher Betrachtungsebenen.

Ein besonderer Fokus liegt dabei auf dem Einfluss der Defekt-Selbstheilung infolge eines (partiellen) Wiederaufschmelzens, dessen Auswirkungen sowohl auf die resultierende Defektmorphologie als auch auf die Abbildbarkeit in den Prozessüberwachungssignalen untersucht werden.

Danksagung

Dieses Projekt wird durch die Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG-Projektnummer 546347258) gefördert. Wir danken für die Möglichkeit dieses Projekt bearbeiten zu dürfen.

Fördergeber

Konsortialpartner