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18.06.2019 | Werkstofftechnik | Nachricht | Onlineartikel

Additive Maschinen lernen Superlegierungen kennen

Autor:
Leyla Buchholz

Wissenschaftler des Fraunhofer-Instituts für Werkstoff- und Strahltechnik IWS aus Dresden haben innovative Methoden entwickelt, durch die mehr Werkstoffe als bisher in der additiven Fertigung nutzbar sind. So könnten additive Fertigungsanlagen in Zukunft zum Beispiel bessere Flugzeugtriebwerke ermöglichen, die weniger Kraftstoffe verbrauchen. ​​​​​​​

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Um mehr Materialien in der additiven Fertigung verwenden zu können, haben die Ingenieure des Fraunhofer IWS über Jahrzehnte hinweg das Laser-Pulver-Auftragschweißen verfeinert. In diesem Verfahren fördert eine Anlage verschiedene Zusatzpulver in eine Prozesszone. Dort schmilzt ein Laser die Pulver auf und schweißt sie auf eine Werkstückoberfläche auf. So entsteht Schicht für Schicht die gewünschte Form. »Zu den Vorteilen dieses additiven Verfahrens gehört, dass wir den Prozess sehr flexibel an die Anforderungen von Hochleistungsmaterialien anpassen können«, erklärt Projektadministrator Michael Müller vom IWS. Damit gelinge es zum Beispiel auch, Nickel-Basislegierungen zu drucken, die sich mit traditionellen Verfahren nur schwer schweißen und verarbeiten lassen. Das funktioniert aber nur, wenn Temperatur, Pulversorten, Förderrate und andere Einstellungen genau stimmen. »Wir müssen alle Stellschrauben genau justieren«, erläutert Michael Müller. »Nur so können wir die richtige Rezeptur finden.« Im Rahmen des Fraunhofer Leitprojekts »futureAM – Next Generation Additive Manufacturing« erfassen die Ingenieure des Fraunhofer IWS zu diesem Zweck zahlreiche Sensordaten mit sehr hohen Abtastraten. Dies erzeugt allerdings große Datenmengen (»Big Data«), die für Menschen nur noch schwer zu durchschauen sind.

Um dennoch verborgene Zusammenhänge in diesen Signalfluten zu finden, nutzen die Fraunhofer-Experten fortgeschrittene Methoden der »Künstlichen Intelligenz« (KI) und des »Maschinellen Lernens«, das ebenfalls unter dem Schlagwort Big Data in einem Arbeitskreis um Prof. Karol Kozak, Leiter Bildverarbeitung und Datenmanagement am Fraunhofer IWS, erforscht wird. Spezielle Analyse-Algorithmen verknüpfen beispielsweise die ausgemessenen Sensorwerte mit der Pulverdatenbank des Instituts und werten weitere Prozessparameter aus. Mit der Zeit lernen die Maschinen dadurch, selbstständig Entscheidungen zu treffen. Zum Beispiel erkennen sie selbst, ob sich ein leichter Temperaturanstieg im Schweißprozess tolerieren lässt oder ob sie sofort gegensteuern müssen, bevor das ganze Bauteil zum Ausschuss wird. Das Interesse aus der Wirtschaft an solchen additiven Fertigungsverfahren der nächsten Generation ist groß: »Die Industrie sucht nach immer mehr und immer anderen Werkstoffen, die oft aber nur schwer zu verarbeiten sind«, betont Prof. Frank Brückner, Geschäftsfeldleiter Generieren und Drucken am Fraunhofer IWS.

 

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