Laser Beam Powder Bed Fusion
Das industriell am weit verbreiteste additive Fertigungsverfahren für metallische K?rper erm?glicht das fertigen komplexer Geometrien. Jedoch ist der Prozess mit vielen Herausforderungen verbunden, wie der thermischen Prozessführung, Bauteilverzug, Detektierung von Defekten und der Ausbildung der gewünschten Mikrostruktur. Das ISEMP erforscht und entwickelt Simulationen mit denen die Herausforderungen bereits vor der Fertigung digital gel?st werden k?nnen.
Thermische Simulation und thermisches Management
Makroskopische Temperatursimulation
Das themische Makromodell nutzt einen schichtweise Energieeintrag und berechnet die Temepraturverteilung mit impliziten Zeitschritten. Dynamisch, adaptive Netzverfeinverung und -vergr?berung erm?glichen es den Prozess mit Basisplatte und Pulver simulieren.
Schmelzbadsimulationen unter Berücksichtigung bauteilspezifischer lokalen Bedingungen
Multi-Skalen-Simulation
Die Simulation von Schmelzb?dern kann genutzt werden, um mit anderen Simulationsmodellen gekoppelt zu werden oder Belichtungsstrategien und das Verhalten an ?berh?ngen zu untersuchen. Die Kombination eines makroskopischen thermischen Modells mit schichtweisen Energieeintrag und der Schmelzbadsimulation mit Goldak-W?rmequelle, k?nnen beliebige lokale Featueres einer Geometrie unter Berücksichtigung der lokalen Aufheizung untersucht werden.
Abkühlraten simulieren und Hot-Spots vorhersagen
Mit dem makrokopischen Modellen ist es ebenfalls m?glich die lokalen Abkühlraten zu bestimmen. Dadurch k?nnen ohne Expertenwissen im Designprozess eines Bauteils bereits potentielle Bereiche zu dedektieren, an denen der überh?hte Energieeintrag zu Keyhole-Porosit?t oder Ansinterungseffekten führt.
Aufheizungseffekte im Bauteil
Im pulverbettbasierten Laserstrahlschmelzen (PBF-LB/M) bildet die Basisplatte eine gro?e thermische Masse, die viel W?rme vom Energieeintrag des Lasers aufnehmen kann, bevor diese weiter in die Maschine/ Umgebung abgeleitet werden kann. Entsrpechend k?nnen abh?ngig der Bauteilh?he mit zunehmeder Distanz von der Basisplatte Aufheizeffekte entstehen. Makroskopische Simulationen des Energieeintrags auf Schichtebene erm?glichen diese Aufheizeffekte zu untersuchen.
Keine Bauteilaufheizung mit simulationsbasierten Wartezeiten
Aus den Maschinenbefehlen und wenigen Kalibrierungsgr??en kann für beliebige Geometrien die Aufheizung w?hrend des Aufbauprozesses im PBF-LB/M simuliert werden. Ein wichtiger Einfluss auf die Aufheizung ist die Abkühlzeit, die für einen optimal geführten Prozess nicht nur der thermischen Leitf?higkeit des Materials sondern auch der Geometrie angepasst werden muss. Vereinfachte thermische Prozesssimulationen werden daher genutzt, um eine geometrieabh?ngige Wartezeit nach jeder Schicht zu berechnen, sodass die Bauteile mit Beginn der n?chsten Schicht eine gewünschte Zieltemperatur erreicht haben.
Hatchaktivierung zur Untersuchung von Scanstrategien
Um effizient verschiedene Belichtungsstrategien zu vergleichen, k?nnen die einzelnen Pfade des Lasers (Hatches) mit einem entsprechenden Energieeintrag aktiviert werden und das resuliterende Temperaturfeld berechnet werden.
Pulver als Isolator oder nicht?
Allgemein wird Pulver oft als Isolator bezeichnet, da die Luft zwischen den Pulverpartikeln die W?rme nur schlecht leitet und so durch die stark reduzierte Kontaktfl?che der Pulverpartikel wenig W?rme vom Bauteil geleitet werden kann. Jedoch ist es kein Isolator und sollte nicht vernachl?ssigt werden. Adaptive Netzverfeinderung erm?glicht uns Pulver mit weniger Elementen simulativ darzustellen und es so ohne eine drastische Erh?hung der Rechenzeit zu berücksichtigen.
Vorhersage von Verzug und Predeformation der Bauteile
Innovation am ISEMP - Inh?rente Dehnungen in Additiver Fertigung
Das ISEMP hat als einer der ersten die Methode inh?renter Dehnungen aus dem Schwei?prozess auf die additive Fertigung übertragen. Dr. Keller hat dabei für seine Dissertation umfangreiche simulative Untersuchungen durchgeführt, um eine inh?rente Dehnungen aus klassischen thermomechanischen Simulation für belichtete Inseln im LPB-LB/M zu extrahieren. Die Simulation war in der Lage das komlexe Verzugsverhalten ganzer Bauteile wiederzugeben und ist heute weitverbreitet in vielen kommerziellen Softwares erh?ltlich. Die Simulationsmethode wird oft genutzt, um die schwei?bedingten Verzüge durch eine Predeformation, eine invertierte Anwendung des Verzugsfeld auf das CAD, zu kompensieren.
Aufheizeffekte integriert in Inherent-Strain-Simulationen
Im PBF-LB/M sind Verzug und ?berhitzung der Bauteile st?ndige Herausforderungen, die in der Prozessplanung bedacht werden müssen. Auf Bauteilebene k?nnen Verzüge mit der Inherent-Strain-Simulation berechnet werden. Jedoch werden hier überhitzte Bereiche vernachl?ssigt. Diese haben jedoch einen erheblichen Einfluss auf die prozessbedingten Eigenspannungen und damit auch den Bauteilverzug. Dafür wurde am ISEMP die Methode inh?renter Dehnungen weiter entwickelt, um den Einfluss von Bauteilüberhitzungen oder Bauplattenheizungen berücksichtigen zu k?nnen.
Deformation nach dem Prozess
W?rmebehandlung und Verzug
W?hrend der W?rmebehandlung unterlaufen Bauteile verschiedene Heizzyklen und sind so über 澳门皇冠_皇冠足球比分-劲爆体育ere Stunden hohen Temperaturen ausgesetzt. Das Ziel, Reduktion der Eigenspannungen. Diese k?nnen sich jedoch auch in Verzügen relaxieren. Au?erdem ist das Eigengewicht der Proben problematisch, wenn die Temperaturen sich dem Schmelzpunkt n?heren. Das Material wird weich und kann sich über Kriechdehnungen verformen. Mit dem Ziel die gesamte Prozesskette digital abzubilden wurden am ISEMP Methoden zur Simulation des Verzugs in der W?rmebehandlung entwickelt.
Mikrostruktur und Eigenschaften
Cellular-Automata-Simulation (CA) der Erstarrung w?hrend des additiven Fertigungspozesses
Das Simulationspaket für dreidimensionale CA berücksichtigt die Ph?nomene wie Nukleation, epitaxiales Wachstum und konkurrierendes Wachstum. Damit wird die mikrostrukturelle Auspr?gung von Metallen w?hrend der additiven Fertigung simuliert. Dafür wird ein thermische Modell des Schmelzbads mit der CA gekoppelt. Die Art der Kopplung (voll, einseitig, hybrid) erm?glicht verschiedene Abw?gungen zwischen Genauigkeit und Rechengeschweindigkeit in der Berechnung der Kornstruktur.
Kornstruktur-Simulation: Additive Fertigung von Aluminiumlegierungen
Die Verbindung von physikalisch basierter Partikelentwicklung und Nukleationsmodellen in Cellular-Automata-Simulationen bildet ein exzellentes Werkzeug für die Vorhersage der Kornstruktur in Aluminiumlegierungen.
Analyse rapider Erstarrung: Wachstumskinetik und Mikroseigerungsmodell
Features der schnellen Akühlung wie die Wachstumskinetik, Mikroseigerung, fest-flüssig-?berg?nge, Anteile und Zusammensetzung der eutektischen Phase k?nnen als Funktion der Erstarrungsgeschwindigkeit, den thermischen Gradienten und der Legierungszusammensetzung dargestellt werden.
Thermo-metallurgische Analyse: Pr?zipitationmodell
Das themo-metallurgische Modell wurde entwickelt um die Entwicklung der der Pr?zipitation w?hrend der Heizzyklen und nachfolgender W?rmebehandlung vorherzusagen. Das Output des Modells wie Partikelanzahl und -dichte oder Volumenanteile werden als Input für die Berechnung des Pr?zipitationsverfestigung ben?tigt.
Defekte und Reparaturstrategien
KI-gestützte, thermische Prozessüberwachung
Thermografieaufnahmen des Pulverbetts w?hrend der laserbasierten additiven Fertigung nehmen zu. Prozessüberwachung, Qualitcontrol und Defektdedektierung sind wichtige Aufgaben und Herausforderungen in der additiven Fertigung. Eine übersichtliche Aufbereitung der Prozessdaten der Thermografiedaten k?nnen bei der Bewertung eines Baujobs hilfreich sein. Um jedoch nicht tausende Schichten durchzuschauen, wurde ein neuronales Netz trainiert Features zu detektieren, wie zum Beispiel einen überh?hten W?rmeeintrag. Die Features aus jeder Schicht werden dann in einem 3D-Modell zusammengefasst, um die Prozessinformationen in einem Bild einzufangen.
Supportstrukturen
Approximation von Pin-Supports als Vollmaterial mit effektiven Materialeigenschaften
Pin-Supports werden durch Vollmaterial gen?hert, was die Anzahl der Elemente in einer Inherent-Strain-Simulation verringert und damit die Rechenzeit stark verkürzt. Die effektiven Materialeigensachten der N?herung werden theoretisch berechnet und wurden abgeglichen mit einer freien Optimierung der Materialeigenschaften.