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FA 13
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Qualitätssteigerung laseradditiv gefertigter Bauteile durch Optimierung des lokalen Wärmeeintrags unter Berücksichtigung des globalen Temperaturfeldes


IGF-Vorhaben-Nr.: 19.394 N
Laufzeit: 01.03.2017 - 28.02.2019

Forschungseinrichtungen:
  1. Institut für Laser- und Anlagen- systemtechnik (iLAS)
  2. Bremer Center for Computational Materials Science BCCMS
Fachgebiete:
GD Mess- und Regelungstechnik, Sensorik, Mikrosystemtechnik, auch: Automatisierungstechnik,
MB Fertigungstechnik, auch: Umformtechnik, Fügetechnik, Oberflächentechnik
FD Ressourceneffizienz, Rohstoffe (außer Energie),
Wirtschaftszweige:
24 Metallerzeugung und -bearbeitung,
30 Sonstiger Fahrzeugbau, 51 Luftfahrt

Vorhabenbeschreibung:

Ziel Das Ziel des Forschungsvorhabens ist die Erhöhung der Wirtschaftlichkeit des LSS-Verfahrens und eine Verbesserung der resultierenden Bauteilgüte (Maßhaltigkeit, Oberflächengüte, Reduktion von Pulveranhaftungen) durch einen lokal angepassten Energieeintrag und der Beschleunigung des Preprocessings durch die Entwicklung eines vollautomatisierten, wissensbasierten Preprocessing-Algorithmus. Lösungsansatz Im Fokus steht die simulationsbasierte Entwicklung und experimentelle Kalibrierung und Validierung eines Algorithmus zur Bestimmung von lokal angepassten Scanparametern (Laserleistung, Scangeschwindigkeit, Fokuslage, Spurabstand, Vorwärmung) unter Berücksichtigung der Bauteilgeometrie, Scanstrategie und dem globalen Temperaturfeld, um den Energieeintrag lokal anzupassen und dadurch den Schmelzprozess zu stabilisieren, ungewollte Ansinterungseffekte an der Bauteiloberfläche zu vermeiden und damit eine hohe Oberflächengüte und Maßhaltigkeit zu gewährleisten, bei gleichzeitig hoher Materialdichte für das gesamte Bauteil. Ergebnis Der entwickelte Preprocessing-Algorithmus wird den KMU in Form einer internetbasierten Preprocessing-Plattform zur Verfügung gestellt, mit der das komplette Preprocessing vom CAD-Bauteilmodell zur fertigen Baujob-Datei automatisiert wird. Nutzen für KMU Die Nutzung eines automatisierten, wissensbasierten Preprocessing-Algorithmus wird die Effizienz des Verfahrens insbesondere für KMU stark erhöhen, die aufgrund eingeschränkter Kapazitäten und Mittel eigene Forschungsvorhaben zur Entwicklung von optimierten Preprocessing-Algorithmen nur schwer umsetzen können.