Zwischenergebnisse und Konferenzveröffentlichung

Nachdem die Erfassung der Anforderungen abgeschlossen wurde, stehen inzwischen die ersten im Projekt entwickelten Sensoren zur Verfügung. Erste Vorversuche zur Prozessregelung wurden durchgeführt und die Ergebnisse in einem Konferenzbeitrag zusammengefasst.

Basierend auf den ersten Versuchen mit einem Regelungsaufbau wurde ein Konferenzbeitrag mit dem Titel „Model assisted closed-loop control strategy for selective laser melting“ von Volker Renkena, Lutz Lübbertb, Hendrik Blomb, Axel von Freyberga und Andreas Fischera (aBremer Institut für Messtechnik, Automatisierung und Qualitätswissenschaft (BIMAQ), bAconity GmbH) verfasst, der zur Präsentation auf der diesjährigen 10th Conference on Photonic Technologies – LANE 2018 akzeptiert wurde.

 

Abstract. Selective laser melting is a growing technology for the production of complex metal parts. However, the workpiece heat conduction differs for different points due to its geometry, which results in a varying melt pool temperature and a varying part quality. A desired closed-loop control of the melt pool temperature is currently missing, because the production machines have no suitable sensors or the slow measurement hinders the in-process control. For this reason, a novel control approach is presented and verified by a proof-of-concept experiment. The control consists of a model-based feedforward control using a finite element heat simulation in combination with a robust feedback control employing a pyroelectric sensor. Simulation and experimental results prove a reduction of the temperature deviation of up to 73 % compared to an open-loop approach for the tested demonstration geometry. The feedback control concept is further shown to be capable of achieving cycle durations <50 µs, which enables in-process control.

Anforderunglisten

Es wurde ein Prozessfehlerkatalog erstellt, der typische Prozessfehler des selektiven Laserschmelzens enthält und für diese Fehlerbeschreibung, Auswirkung, Priorität (definiert durch Anwender), in Frage kommende Sensormodalitäten zur Fehlerdetektion, sowie einen Maßnahmenvorschlag zur Vermeidung oder Gegenwirkung enthält.

Beispielillustrationen zu den Fehlertypen Porosität und Balling-Effekt

Sensorentwicklung und Integration

Von den im Projekt vorgesehenen Sensoren wurden das Hi-Speed Faserpyrometer (10 µs Messzeit) und eine hochauflösende IR-Kamera mit Hochtemperaturkalibrierung (500…1800 ° C) durch die Optris GmbH bereitgestellt. Der OCT-Sensor zur punktweisen Topographieprüfung mit umschaltbarer Referenzarmlänge der Precitec GmbH & Co. KG befindet sich noch in der Entwicklung, ebenso wie das 3D-Kamera-System zur In-Prozess-Messung der ISRA Vision.

(a)

(b)

(c)

(d)

Im Projekt verwendete Sensoren a) Hi-Speed Faserpyrometer (Optris GmbH) b) 3D-Kamerasystem (ISRA Vision) c) IR-Kamera (Optris GmbH), d) OCT-Sensor (Precitec GmbH & Co. KG)

Detektion und Bewertung von Produktionsfehlern

Es wurden Vorversuche mit einem koaxial installierten Pyrometer durchgeführt, bei denen Einzelspuren auf einer Brückengeometrie belichtet wurden, um den Wärmeabfluss zu messen.

Ebenen der mehrstufigen Prozessregelung (BIMAQ)

Brückengeometrie (links), die bei konstanter Leistung einen Wärmestau im Bereich der Brücke provoziert, wie in der Darstellung des Pyrometersignals (rechts) erkennbar (BIMAQ)

Methoden der Modellbildung und Regelungsstrategie

Ein Konzept für die mehrstufige Prozessregelung auf Ebene des Schmelzbads, der Scanvektoren, der Bereiche, sowie der Schichten wurde erstellt.

Zur Steuerung des Prozesses wurde eine Wärmesimulation für Einzelspurbelichtungen auf einer Brückengeometrie (Abbildung 1) durchgeführt und die Wärmeentwicklung im Bereich der Brücke verglichen für den

  • ungeregelten Prozess
  • gesteuerten Prozess auf Basis der Simulation
  • geregelten Prozess
  • geregelten Prozess mit Vorsteuerung auf Basis der Simulation
Ebenen der mehrstufigen Prozessregelung (BIMAQ)

Ebenen der mehrstufigen Prozessregelung (BIMAQ)

Integration von Produktions- und Prozessregelung

Es wurden FPGA-basierte Regler in die Versuchsanlagen der Aconity GmbH sowie der Materialise GmbH integriert, die die zu entwickelnden Verfahren in die Praxis übertragen können. Zur Regelung des schnellen Strahlschmelzprozesses mit Scangeschwindigkeiten von bis zu 2 m/s wurde eine Messung der Sensor- und Reglerverzögerung durchgeführt und dabei eine Regelung der Laserleistung in < 50 µs realisiert. Hierbei wurde noch nicht mit dem im Projekt entwickelten Hi-Speed-Pyrometer der Optris GmbH gearbeitet, so dass noch weitere Verbesserungen möglich erscheinen.

Struktur der Regelung (Aconity GmbH) und Materialise Control Platform (MCP, Materialise GmbH)
Struktur der Regelung (Aconity GmbH) und Materialise Control Platform (MCP, Materialise GmbH)

Struktur der Regelung (Aconity GmbH) und Materialise Control Platform (MCP, Materialise GmbH)

Produktion und Offlineanalysen

Zur experimentellen Erprobung von Fehlerdetektion und Regelung wurden Probekörper zur Provokation von stochastischen Fehlern konstruiert und aufgebaut, um Geometrie und Parameter zu optimieren.

Probekörper mit konstruierten Hohlräumen und provozierter Porosität (C.F.K. CNC-Fertigungstechnik Kriftel GmbH und Fraunhofer IA
Probekörper mit konstruierten Hohlräumen und provozierter Porosität (C.F.K. CNC-Fertigungstechnik Kriftel GmbH und Fraunhofer IA

Probekörper mit konstruierten Hohlräumen und provozierter Porosität (C.F.K. CNC-Fertigungstechnik Kriftel GmbH und Fraunhofer IAPT)