Die Additive Fertigung hat komplett neue Ansätze für Herstellungsverfahren ermöglicht. Für die Industrie ist insbesondere die pulverbettbasierte laseradditive Fertigung metallischer Bauteile relevant. „Einfach drucken“ lassen sich Bauteile jedoch nicht, denn beim additiven Fertigen können Defekte im Bauteil auftreten.
In kritischen Komponenten – beispielsweise in der Luftfahrt – ist eine Nutzung solcher Bauteile schon bei kleinsten Defekten ausgeschlossen. Deshalb ist eine Qualitätsprüfung nötig. Bislang wird diese per Computertomographie (CT) durchgeführt – aufwändig und teuer. Außerdem können Bauteile nur bis zu einer bestimmten Größe mit dieser Methode geprüft werden.
Machine Learning ermöglicht die robuste Prozess-Überwachung
Mithilfe von maschinellem Lernen (Supervised Machine Learning) ergeben sich jedoch weitere Möglichkeiten: Eine robuste Qualitätssicherung wäre hiermit zuverlässig und kostengünstig möglich, da die Bauteile bereits im Prozess der Fertigung überwacht werden – anstatt wie bislang erst danach.
Für die Forschung und Entwicklung in diesem Bereich beteiligt sich die Testia GmbH am EU-geförderten Projekt: RobustAM – Robuste und effiziente Prozesse für die laseradditive Fertigung (EFRE-LURAFO3001C)
Hierbei dient ein Bauteil aus der Luftfahrt als Untersuchungsbeispiel, um zu zeigen, dass die Produktlebensdauer verlängert werden kann, indem die Prozessschritte der Fertigung verfeinert und der gesamte Prozess mit allen Wechselwirkungen per maschinellem Lernen überwacht wird.
Die gemessenen In-Situ-Daten aus dem Prozess-Monitoring werden durch ein neuronales Netz ausgewertet. Diese Auswertung wird anschließend verglichen mit den Referenzdaten der CT-Prüfung der fertigen Bauteile – so wird sichergestellt, dass die Überwachung per maschinellem Lernen genauso zuverlässig arbeitet wie die CT-Prüfung.
Partner und Förderung für RobustAM
Für das Forschungsvorhaben arbeitet Testia zusammen mit WT-LW, AKON Robotics, AMSIS GmbH, BIAS GmbH, Materialise GmbH und dem Leibniz-Institut für Werkstofforientierte Technologien (IWT) sowie der Airbus Operations GmbH als assoziiertem Partner. Das Projekt wird aus dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) gefördert und ist für den Zeitraum April 2020 bis Juni 2022 ausgelegt.
Allgemeine Informationen zum EFRE-Förderprogramm können als Broschüre auf efre-bremen.de (PDF) abgerufen werden.
Ziele des Forschungsvorhabens RobustAM
Das Projekt RobustAM hat zum Ziel, Anwender- und Prozessfehler entlang der laseradditiven Prozesskette zu minimieren. Dies umfasst softwarebasierte Ansätze zur Bauteilfertigung und Prozesssimulation, als auch die in-situ Detektion und nachgelagerte Minimierung von Fehlern.
Am Beispiel eines Ti6Al4V-Bauteils soll demonstriert werden, dass die Lebensdauer laseradditiv gefertigter Bauteile signifikant gesteigert werden kann, wenn die prozessschrittübergreifenden Wechselwirkungen entlang der laseradditiven Prozesskette umfassender verstanden, mittels Prozessüberwachung beobachtet und die Prozessparameter ggf. angepasst werden.
Die Testia GmbH ist dabei schwerpunktmäßig für die Bereiche Computertomographie, maschinelles Lernen und Prozessüberwachung beteiligt.