AMTwin

Motivation

Additive Fertigungsverfahren (Additive Manufacturing - AM) bieten das Potential, lastpfad- und materialgerecht optimierte Bauteile mit hohem Leichtbaugrad flexibel fertigen zu können. Dabei ermöglicht AM völlig neuartige Bauteilkonzepte, deren Belastbarkeit sicher abgeschätzt werden muss. Anwendungsseitig wird erwartet, dass in den kommenden Jahren stark steigende Stückzahlen dieser Bauteile zum Einsatz kommen. Vor diesem Hintergrund müssen die steigenden Anforderungen an die Anwendungseigenschaften dieser Bauteile werkstofflich, konstruktiv und fertigungstechnisch umgesetzt werden. 

Projektziel

Eine grundlegende Herausforderung bei der Überführung der AM in die ressourceneffiziente, wirtschaftliche und zuverlässige industrielle Anwendung liegt in einem unzureichenden und bisher zu wenig systematisierten Wissen zu Prozess-Struktur-Eigenschaftsbeziehungen. Prozessbedingt weisen AM-Bauteile oft Fehlstellen und Inhomogenitäten auf, die zu einem vorzeitigen Versagen insbesondere unter zyklischer Betriebsbelastung führen. Daher ist eine Weiterentwicklung der Methoden zur Materialqualifizierung, Struktur- und Prozesssimulation sowie zur Bauteilkonstruktion und Qualitätssicherung notwendig. Diese Weiterentwicklung wird im Verbundprojekt AMTwin gezielt vorangetrieben.
 

Innovationen und Perspektiven

Ursache für die unzureichende Prognosefähigkeit ist die Vielzahl von physikalischen Phänomenen, statistischen Einflüssen und Randbedingungen, die in modellbasierten Simulationen nicht zu erfassen sind. Die rasant voranschreitende Digitalisierung in der Werkstoff- und Produktionstechnik ermöglicht in diesem Zusammenhang vollkommen neue Ansätze zur Untersuchung der Zusammenhänge von Prozessparametern, Mikrostruktur und Bauteileigenschaften. Durch die konsequente Akquise von Werkstoff, Prozess- und Bauteildaten entsteht im Projekt AMTwin ein sogenannter Digitaler Zwilling, d.h. ein digitales Abbild des AM-Prozesses, der zur Überwachung und Optimierung eingesetzt werden kann. Die Analyse der zukünftig verfügbaren Daten mit Methoden des maschinellen Lernens bietet in diesem Zusammenhang ein hohes Innovationspotential, welches im Rahmen dieses Projektes zur quantitativen Abbildung der Prozess-Struktur-Eigenschaftsbeziehungen für AM-Bauteile unter statischer und zyklischer Belastung ausgenutzt werden soll.
 

Arbeitsinhalte Fraunhofer IWS

Das Fraunhofer IWS bringt zur Zielerreichung sein prozesstechnisches und werkstoffliches Know-How ein, indem systematische Parametervariationen beim additiven Fertigungsprozess durchgeführt werden und deren Auswirkungen auf die resultierende Werkstoffstruktur und -eigenschaften analysiert werden. Ein wesentlicher Fokus liegt dabei auf den auftretenden Prozess – Struktur – Eigenschaftskorrelationen unter Berücksichtigung der versagensursächlichen Strukturmerkmale im Fall einer zyklischen mechanischen Belastung.