DE102018203444A1

DE102018203444A1 - Verfahren und Vorrichtung zum selbstoptimierenden, additiven Herstellen von Bauteilkomponenten

Info

Publication number: DE102018203444A1
Application number: DE102018203444.3A
Authority: DE
Inventors: Joachim Bamberg; Katrin Friedberger; Frank Stiehler; Christoph Ader
Original assignee: MTU Aero Engines AG
Current assignee: MTU Aero Engines AG
Priority date: 2018-03-07
Filing date: 2018-03-07
Publication date: 2019-09-12
Also published as: WO2019170286A1

Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum selbstoptimierenden, additiven Herstellen von Bauteilkomponenten (30), gekennzeichnet durch die folgenden Schritte: a) Starten eines Referenz-Baujobs; b) Beobachten der additiven Herstellung des Referenz-Baujobs und Akquirieren von Beobachtungsdaten; c) Bewerten eines Verfestigungsprozesses eines bei der additiven Herstellung des Referenz-Baujobs zumindest teilweise verfestigten Baumaterials und Akquirieren von Bewertungsdaten; d) Übertragen der Beobachtungsdaten und der Bewertungsdaten zu einer Rechenvorrichtung mit implementierter künstlicher Intelligenz; e) Optimieren zumindest eines Parameters durch die künstliche Intelligenz; f) Übertragen des zumindest einen Parameters zu einer Steuervorrichtung der Bauvorrichtung (10) und weiteres Durchführen des verbleibenden Baujobs unter Verwendung des zumindest einen übertragenen Parameters; und g) iterative Durchführung der Schritte b) bis f) während der weiteren Durchführung des Referenz-Baujobs.

Description

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zum selbstoptimierenden, additiven Herstellen von Bauteilkomponenten nach dem Oberbegriff von Anspruch 1 bzw. dem Oberbegriff von Anspruch 10.
Ein Online-Beobachten einer Additiven Fertigung mittels Enhanced Vision Technologie, hier insbesondere mittels optischer Tomografie, ggf. zusätzlich mit Ultraschall-Klanganalyse ist aus der EP 2 666 612 A1 und der DE 10 2011 008 774 A1 bekannt. Eine zerstörungsfreie Online-Bewertung eines Verfestigungsprozesses mittels Laserthermografie und Wirbelstromprüfung ist aus der DE 10 2014 212 246 B3 und der EP 2747 934 B1 bekannt.
DE 10 2015 207 254 A1 offenbart ein Verfahren zur Herstellung eines dreidimensionalen Objekts mittels schichtweiser Verfestigung eines pulverförmigen Aufbaumaterials durch elektromagnetische Strahlung, wobei eine Irregularitätsermittlung eines Vorliegens einer Prozessirregularität in Bezug auf mindestens einen Prozessparameter bei der Herstellung durchgeführt wird und während des Abtastens mit dem elektromagnetischen Strahl der Abtastvorgang an mindestens einer aktuellen Stelle des zu verfestigenden Querschnitts auf Basis eines Ergebnisses der Irregularitätsermittlung unterbrochen wird.
Allerdings erfordern das Design und die Herstellung vieler Baujobs zeitintensive, manuelle Nachuntersuchungen. Daraus resultiert ein langsamer Erkenntnisgewinn über Zusammenhänge zwischen Design, Fertigungsparametern und Auftreten von Fehlertypen. Damit sind iterative Trial-and-Error-Versuche erforderlich. Dies wiederum führt zu hohen Kosten, unter anderem durch die aufwendigen Nachuntersuchungen.
Eine Aufgabe einer Ausführung der vorliegenden Erfindung ist es, die Qualität der hergestellten Bauteilkomponente zu verbessern und eine Optimierung der Fertigungsparameter zu beschleunigen.
Diese Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 bzw. eine Vorrichtung mit den Merkmalen des Anspruchs 10. Vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
Nach einem Aspekt der vorliegenden Erfindung hat ein Verfahren zum selbstoptimierenden, additiven Herstellen von Bauteilkomponenten die folgenden Schritte: a) Starten eines Referenz-Baujobs mittels additiver Herstellung einer Bauteilkomponente in einer Bauvorrichtung; b) Beobachten der additiven Herstellung des Referenz-Baujobs und Akquirieren von Beobachtungsdaten; c) Bewerten eines Verfestigungsprozesses eines bei der additiven Herstellung des Referenz-Baujobs zumindest teilweise verfestigten Baumaterials und Akquirieren von Bewertungsdaten; d) Übertragen der Beobachtungsdaten und der Bewertungsdaten zu einer Rechenvorrichtung mit implementierter künstlicher Intelligenz; e) Optimieren zumindest eines Parameters für die additive Herstellung durch die in der Rechenvorrichtung implementierte künstliche Intelligenz; f) Übertragen des zumindest einen Parameters zu einer Steuervorrichtung der Bauvorrichtung und weiteres Durchführen des verbleibenden Baujobs unter Verwendung des zumindest einen übertragenen Parameters; und g) iterative Durchführung der Schritte b) bis f) während der weiteren Durchführung des Referenz-Baujobs.
In vorteilhafter Weise wird eine sehr schnelle, personenunabhängige Entwicklung und Optimierung der additiven Fertigung zur Erlangung der gestalterischen Freiheit für additiv gefertigte Bauteile erzielt. Darüber hinaus wird eine Wissensdatenbank für die additive Fertigung selbständig aufgebaut. Es kann eine schnelle Adaption der additiven Fertigung für neue Werkstoffe und neue Plattformen für additive Fertigung von verschiedenen Anlagenherstellern erreicht werden. Durch die Erfindung wird für das additiv gefertigte Produkt in einem komplexen Parameterraum in kürzester Zeit eine Bauweise gefunden, die hinsichtlich Qualität und Festigkeit optimal ist.
Vorzugsweise weist die in der Rechenvorrichtung implementierte künstliche Intelligenz ein neuronales Netz auf, wobei die Beobachtungsdaten und die Bewertungsdaten in eine Eingabeschicht des neuronalen Netzes eingeben werden und der zumindest eine optimierte Parameter für die additive Herstellung aus einer Ausgabeschicht des neuronalen Netzes ausgegeben wird. Dies ermöglicht ein weiter verbessertes, selbstständiges Erkennen von Zusammenhängen zum Beispiel durch Deep Learning, insbesondere wenn das neuronale Netz über mehrere Zwischenschichten verfügt, und eine Generierung eines verbesserten Baujobs mittels künstlicher Intelligenz.
Vorzugsweise weist der Schritt a) folgende Unterschritte auf: a1) Auftragen zumindest einer Pulverschicht in einem Baubereich auf einer Plattform oder auf einer oder mehreren auf der Plattform befindlichen Bauteilkomponentenschichten; a2) lokales Verfestigen der zumindest einen Pulverschicht durch selektives Belichten mittels eines Hochenergiestrahls im Baubereich, um eine Schicht der Bauteilkomponente auszubilden; a3) Absenken der Plattform um eine vordefinierte Schichtdicke; und a4) Wiederholen der Schritte a1) bis a3), bis die Bauteilkomponente fertiggestellt ist.
Vorzugsweise weist der Schritt b) ein optisches Verfahren, insbesondere optische Tomografie, und/oder ein akustisches Verfahren, insbesondere Ultraschallklanganalyse, auf. Vorzugsweise weist der Schritt c) eine Thermografie/Laserthermografie und/oder eine Wirbelstromprüfung auf.
Vorzugsweise weist der Parameter im Schritt e) eine Abtastgeschwindigkeit des Hochenergiestrahls, ein Energieeintrag des Hochenergiestrahls in die Pulverschicht, eine Art einer Schutzgasströmung über dem Baubereich, ein Abtastmuster oder eine Abtaststrategie des Hochenergiestrahls, eine Partikelgröße eines Pulvers in der Pulverschicht, eine Art der Schicht als Up-Skin, Down-Skin, In-Skin der Bauteilkomponente und/oder eine Größe der vordefinierten Schichtdicke auf.
Vorzugsweise erfolgt das Übertragen der Beobachtungsdaten und der Bewertungsdaten zu der Rechenvorrichtung und das Übertragen des zumindest einen Parameters zu der Steuervorrichtung online über ein Netzwerk, insbesondere über das Internet.
Vorzugsweise hat das Verfahren einen Schritt zum Speichern der Beobachtungsdaten, der Bewertungsdaten und/oder des zumindest einen Parameters in einer Datenbank, vorzugsweise einer Cloud. Weiter bevorzugt sind mehrere Bauvorrichtungen mit der Datenbank vernetzt. Das Lernen kann durch die Vernetzung einzelner autonomer additiver Fertigungssysteme weiter beschleunigt werden.
Nach einem anderen Aspekt der vorliegenden Erfindung hat eine Vorrichtung zum selbstoptimierenden, additiven Herstellen von Bauteilkomponenten, die eine Bauvorrichtung zum additiven Herstellen von Bauteilkomponenten aufweist, eine Vorrichtung zum Beobachten einer additiven Herstellung eines Referenz-Baujobs und zum Akquirieren von Beobachtungsdaten; eine Vorrichtung zum Bewerten eines Verfestigungsprozesses eines bei der additiven Herstellung des Referenz-Baujobs zumindest teilweise verfestigten Baumaterials und zum Akquirieren von Bewertungsdaten; eine Vorrichtung zum Übertragen der Beobachtungsdaten und der Bewertungsdaten zu einer Rechenvorrichtung mit implementierter künstlicher Intelligenz, die zumindest einen Parameter für die additive Herstellung optimiert; eine Vorrichtung zum Übertragen des zumindest einen Parameters zu einer Steuervorrichtung der Bauvorrichtung, die den verbleibenden Baujob unter Verwendung des zumindest einen übertragenen Parameters weiter durchführt. Die erfindungsgemäße Vorrichtung erzielt dieselben Vorteile wie das erfindungsgemäße Verfahren.
Ein Mittel im Sinne der vorliegenden Erfindung kann hard- und/oder softwaretechnisch ausgebildet sein, insbesondere eine, vorzugsweise mit einem Speicher- und/oder Bussystem daten- bzw. signalverbundene, insbesondere digitale, Verarbeitungs-, insbesondere Mikroprozessoreinheit (CPU) und/oder ein oder mehrere Programme oder Programmmodule aufweisen. Die CPU kann dazu ausgebildet sein, Befehle, die als ein in einem Speichersystem abgelegtes Programm implementiert sind, abzuarbeiten, Eingangssignale von einem Datenbus zu erfassen und/oder Ausgangssignale an einen Datenbus abzugeben. Ein Speichersystem kann ein oder mehrere, insbesondere verschiedene, Speichermedien, insbesondere optische, magnetische, Festkörper- und/oder andere nicht-flüchtige Medien aufweisen. In einer Ausführung werden ein oder mehrere, insbesondere alle, Schritte des Verfahrens vollständig oder teilweise automatisiert durchgeführt, insbesondere durch die Steuerung bzw. ihr(e) Mittel.
Weitere vorteilhafte Weiterbildungen der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den Unteransprüchen und der nachfolgenden Beschreibung bevorzugter Ausführungen. Hierzu zeigt, teilweise schematisiert:

1 eine Bauvorrichtung, die bei dem Verfahren der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann;
2 ein Flussdiagramm einer Ausführungsform des Verfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung;
3 ein Prinzip der optischen Tomografie;
4 verschiedene Strahlungen mit unterschiedlichen Spektren, die bei einer Erwärmung der Pulverschicht entstehen und durch die optische Tomografie erfasst werden können;
5 ein Prinzip einer Thermografie/Laserthermografie;
6 ein Prinzip einer Wirbelstromprüfung; und
7 ein Beispiel eines neuronalen Netzes.

1 zeigt eine schematische Darstellung einer Bauvorrichtung 10, die bei dem Verfahren der vorliegenden Erfindung verwendet werden kann. Es handelt sich um eine Bauvorrichtung 10 zur Herstellung einer metallischen Bauteilkomponente 30, insbesondere einer metallischen Bauteilkomponente 30 einer Strömungsmaschine, mittels selektivem Laserschmelzen (Selective-Laser-Melting SLM). Bei der Bauteilkomponente 30 kann es sich beispielsweise um eine komplexe Lauf- oder Leitschaufel einer Hochdruckturbine handeln. Die Bauvorrichtung 10 umfasst eine Pulverzuführung bzw. Beschichter 18 zum Auftragen einer Pulverschicht 28 aus einem metallischen Werkstoff 22 in einem Baubereich 40 über einer Plattform 12. Der metallische Werkstoff 22 ist in einem Vorratsbehälter 20 gelagert und wird über die Pulverzuführung 18, welche insbesondere als Beschichter ausgebildet ist, schichtweise auf die Plattform 12 oder auf sich bereits auf der Plattform 12 befindliche Pulverschichten 28 aufgetragen. Der metallische Werkstoff 22 kann dabei insbesondere aus einer Titan- oder Nickellegierung bestehen. Die mittlere Korngröße des verwendeten metallischen Werkstoffs 22 kann ca. 10 bis 100 µm betragen.
Eine oder mehrere aufgetragene Pulverschichten 28 werden im Baubereich 40 zur Ausbildung zumindest eines Teilbereichs einer Schicht der Bauteilkomponente 30 mittels eines von einer Laserquelle 14 abgegebenen Laserstrahls 16 schichtweise und lokal verschmolzen und/oder versintert. Als Laserquelle 14 wird in dem dargestellten Ausführungsbeispiel ein Nd:YAG-Laser verwendet: Dessen Laserleistung kann je nach Bauteiltyp insbesondere zwischen 400 bis 1000 W liegen. Durch die Steuerung des Laserstrahls 16 ergibt sich eine vorgeschriebene Bauteilgeometrie der Bauteilkomponente 30. Der nicht zum Aufbau der Bauteilkomponente 30 benötigte Werkstoff wird mittels des Beschichters 18 in einen Überlaufbehälter 24 überführt. Der nicht benötigte Werkstoff ist mit 26 gekennzeichnet.
Des Weiteren umfasst die Bauvorrichtung 10 eine Induktionsvorrichtung 32, die zwei Induktionsspulen 42, 44 aufweist. Die beiden Induktionsspulen 42, 44 bilden einen Kreuzungsbereich aus und sind nach dem so genannten Kreuzspulenkonzept aufgebaut. Die Induktionsvorrichtung 32 ist dabei über der Pulverschicht 28 beziehungsweise der Plattform 12 verfahrbar ausgebildet. Des Weiteren ist die Induktionsvorrichtung 32 dazu ausgelegt, eine Wärmebehandlung beziehungsweise Erwärmung eines Teilbereichs der Bauteilkomponente 30 durch ein lokales Verschmelzen und/oder Versintern mit dem Werkstoff 22 der Pulverschicht 28 mittels induktiver Erwärmung bei einer Temperatur oder in einem Temperaturbereich, die/der über der Verfestigungstemperatur des verwendeten metallischen Werkstoffs 22 liegt, auszubilden. Bei der Verwendung von hochwarmfesten Nickelbasislegierungen als Werkstoff 22, wie beispielsweise M247, liegt der genannte Temperaturbereich oberhalb von ca. 1250 bis 1260 °C. Die Induktionsvorrichtung 32 wird dabei mittels einer Steuervorrichtung (nicht dargestellt) gesteuert und geregelt. Dies betrifft einerseits die Leistung der Induktionsvorrichtung 32 beziehungsweise der einzelnen Induktionsspulen 42, 44 wie auch deren Position oberhalb der Plattform 12.
Vor der eigentlichen Herstellung der Bauteilkomponente 30 werden vorab die Form und der Materialaufbau der Bauteilkomponente 30 als computergeneriertes Modell (CAD-Modell) in einem Computer bestimmt. Die daraus generierten Schichtinformationen werden als entsprechende Daten in der Steuervorrichtung der Bauvorrichtung 10 eingegeben. Diese Daten dienen dann zur Steuerung der einzelnen Komponenten der Bauvorrichtung 10.
Bei dem Verfahren zum additiven Herstellen einer Bauteilkomponente 30 wird zunächst mindestens eine Pulverschicht 28 in dem Baubereich 40 direkt auf der Plattform 12 oder auf einer oder mehreren sich bereits auf der Plattform 12 befindlichen Pulverschicht 28 aufgetragen.
Anschließend wird die Pulverschicht 28 durch selektives Belichten mittels des Hochenergiestrahls 16 im Baubereich 40 lokal verfestigt, um eine Schicht der Bauteilkomponente 30 auszubilden. Vor dem selektiven Belichten kann optional eine zumindest teilweise Erwärmung des Werkstoffs 22 in der Pulverschicht 28 mittels induktiver Erwärmung durch die Induktionsvorrichtung 32 erfolgen.
Danach wird die Plattform 12 um eine vordefinierte Schichtdicke abgesenkt, und die vorherigen Schritte werden wiederholt, bis die Bauteilkomponente 30 fertiggestellt ist.
Die vorliegende Erfindung ist nicht auf das Laserschmelzverfahren beschränkt. Alternativ kann die Bauteilkomponente 30 durch andere additive Verfahren hergestellt werden, wie zum Beispiel selektives Lasersintern (SLS), Selective-Heat-Sintering (SHS), Fused-Deposition-Modeling (FDM), 3D-Drucken, Elektronenstrahlschmelzen (EBM), Auftragschweißen bzw. Cladding oder Metall-Pulver-Auftragsverfahren (MPA).
2 zeigt ein Flussdiagramm einer Ausführungsform des Verfahrens gemäß der vorliegenden Erfindung, durch das das additive Herstellen der Bauteilkomponenten 30 selbständig optimiert werden kann.
In einem Schritt a) wird ein Referenz-Baujob mittels additiver Herstellung einer Bauteilkomponente 30 in der Bauvorrichtung 10 gestartet.
In einem Schritt b) wird die additive Herstellung des Referenz-Baujobs beobachtet, und Beobachtungsdaten werden akquiriert. Die Beobachtungsdaten können hochkomplexe und multidimensionale Daten sein. Das Beobachten geschieht online während der Durchführung des Referenz-Baujobs.
In einem Schritt c) wird ein Verfestigungsprozess eines bei der additiven Herstellung des Referenz-Baujobs verfestigten Baumaterials bewertet, und Bewertungsdaten werden akquiriert. Die Bewertungsdaten können Tatsachen wie Rissgröße, Rissanzahl, etc. enthalten. Vorzugsweise erfolgt das Beobachten zerstörungsfrei und in einem Zeitraum, in dem eine bis fünf nachfolgende Schichten verfestigt werden. Das Bewerten geschieht online während der Durchführung des Referenz-Baujobs.
In einem Schritt d) werden die Beobachtungsdaten und die Bewertungsdaten zu einer Rechenvorrichtung übertragen und in eine Eingabeschicht eines in der Rechenvorrichtung implementierten neuronalen Netzes eingegeben.
In einem Schritt e) wird zumindest ein Parameter für die additive Herstellung durch die in der Rechenvorrichtung implementierte künstliche Intelligenz optimiert.
In einem Schritt f) wird der zumindest eine Parameter zu einer Steuervorrichtung der Bauvorrichtung 10 übertragen. Der zumindest eine Parameter wird dabei in einem Baujobprogramm implementiert, in dem CAD-Daten der Bauteilkomponente 30 sowie weitere Fertigungsparameter einfließen. Der verbleibende Baujob wird unter Verwendung des zumindest einen übertragenen Parameters weiter durchgeführt.
In einem Schritt g) werden die Schritte b) bis f) unter Verwendung des zumindest einen bei dem vorherigen Schritt f) übertragenen Parameters iterativ durchgeführt, zum Beispiel bis die Bauteilkomponente 30 fertiggestellt ist oder ein vorbestimmtes Qualitätsniveau erreicht.
In einem optionalen Schritt h) kann eine Offline-Nachuntersuchung der Bauteilkomponente 30 erfolgen.
Bei dem Schritt b) kann ein optisches Verfahren, insbesondere eine in der 3 dargestellte optische Tomografie, verwendet werden. Bei der optischen Tomografie wird eine oder mehrere Pulverschichten 28 der Bauteilkomponente 30 abgebildet. Dabei werden Schichtbilder der Bauteilkomponente 30 während ihrer additiven Herstellung mittels einer Detektionseinrichtung 31 ermittelt. Die Detektionseinrichtung 31 kann eine Messgröße ortsaufgelöst erfassen, die einen Energieeintrag in die Pulverschicht 28 der Bauteilkomponente 30 charakterisiert. Die Detektionseinrichtung 31 kann zum Beispiel ein CMOS-, ein sCMOS- oder ein CCD-Sensor sein, der eine Infrarotstrahlung als Messgröße erfasst. Ein Schichtbild kann aus mehreren, zum Beispiel 100 bis 1000 Einzelbildern zusammengesetzt sein, die zum Beispiel eine Belichtungszeit zwischen 1,0 ms und 5000 ms haben können.
4 zeigt den Laserstrahl 16, der zum Beispiel eine Wellenlänge von 1064 nm hat. Die Bezugszeichen 45, 46 und 47 bezeichnen Strahlen in unterschiedlichen Spektren, die von der Pulverschicht 28 abgestrahlt werden. Das Bezugszeichen 45 bezeichnet eine Wärmestrahlung im sichtbaren Infrarotbereich. Das Bezugszeichen 46 bezeichnet reflektiertes Laserlicht. Das Bezugszeichen 47 bezeichnet eine Plasmastrahlung im Bereich zwischen 400 und 600 nm. Zumindest die Strahlungen 45 und 47 können durch entsprechende Detektionseinrichtungen 31 erfasst werden.
Ein zweidimensionales Abbild der Pulverschicht 28 oder ein dreidimensionales Abbild der Bauteilkomponente 30 wird dann anhand der ermittelten Schichtbilder erzeugt, das optional an einer Anzeigeeinrichtung angezeigt werden kann. Aus den ermittelten Schichtbildern werden bei dem Schritt b) die Beobachtungsdaten akquiriert, welche anschließend bei dem Schritt d) zu der Rechenvorrichtung übertragen und in die Eingabeschicht des neuronalen Netzes eingegeben werden.
In einer Abwandlung ist es möglich, das Abbild der Bauteilkomponente 30 im Schritt b) mit einem Soll-Abbild der Bauteilkomponente 30 zu vergleichen, wobei als Soll-Abbild ein Datenmodell und/oder ein Röntgen-Abbild der Bauteilkomponente 30 und/oder ein Abbild eines Referenz-Bauteils verwendet werden kann. Abweichungen zwischen dem Abbild und dem Soll-Abbild können als die Beobachtungsdaten verwendet werden.
Alternativ oder zusätzlich kann bei dem Schritt b) ein akustisches Verfahren, insbesondere Ultraschallklanganalyse, genutzt werden. Dabei werden durch eine Sendereinrichtung einer Ultraschallwandlereinrichtung Ultraschallsignale zumindest zu einem Teilbereich der verfestigten Bauteilkomponente 30 ausgesendet. Die Sendereinrichtung kann unterhalb, oberhalb oder seitlich der Plattform 12 angeordnet sein. Eine Empfängereinrichtung empfängt die Ultraschallsignale und bestimmt wenigstens einen Parameter, der die Ultraschallsignale charakterisiert. Dieser Parameter kann die Laufzeit der reflektierten Ultraschallsignale, die Schallamplitude der reflektierten Ultraschallsignale oder wenigstens ein Frequenzanteil der reflektierten Ultraschallsignale sein, wobei der wenigstens eine Parameter insbesondere über eine vorbestimmte Zeitspanne bestimmbar ist. Optional können mehrere der Ultraschallwandlereinrichtungen als Array, insbesondere phasenversetzt, angesteuert werden.
Der Schritt c) kann eine in der 5 beispielhaft dargestellte Thermografie/Laserthermografie aufweisen. Dabei wird bei dem schichtweisen Aufbau der Bauteilkomponente 30 während des Schritts a) durch eine Thermografieeinrichtung 52, 53, 54 eine thermografische Aufnahme mindestens eines Bildes oder einer Bildsequenz 51 einer einzelnen aufgetragenen und zumindest teilweise verfestigten Schicht 28 erstellt. Die Thermografieeinrichtung 52, 53, 54 weist einen (Laser-) Scanner 53, eine Thermokamera 52 und einen dichroitischen Spiegel 54 auf. Die Schicht 28 kann optional vor der thermografischen Aufnahme des zugehörigen Bildes einer zusätzlichen, gesteuerten Wärmebehandlung unterhalb der Schmelztemperatur des Werkstoffs 22 unterzogen werden. Die Wärmebehandlung kann durch die Laserquelle 14 oder durch die Induktionsvorrichtung 32 erfolgen. Die Wärme durch den Laserstrahl 16 während der Verfestigung oder die Wärme durch die zusätzliche Wärmebehandlung bewirkt eine von der Schicht 28 ausgehende Wärmestrahlung, die beim Auftreten mindestens eines Risses 56 in der Schicht 28 einen charakteristischen Wärmeverlauf am Riss 56 aufweist, wobei der Wärmeverlauf und damit der Riss 56 mittels auf der zugehörigen thermografischen Aufnahme sichtbar gemacht werden. Die Risse können durch Absorption (so genannte Laserfalle), Emission oder durch einen lateralen Wärmestau bzw. eine laterale Wärmeleitung erfasst werden.
Die gesteuerte Wärmebehandlung kann eine Wärmestrahlung in der Schicht 28 erzeugen, die im Infrarotbereich am Rand des sichtbaren Spektrums und im Erfassungsspektrum der Thermografieeinrichtung 52, 53, 54 liegt.
Alternativ oder zusätzlich kann bei dem Schritt c) eine in der 6 beispielhaft dargestellte Wirbelstromprüfung erfolgen. Dabei wird ein Wirbelstromscan zum Beispiel in einem Frequenzbereich von 1 MHz bis 10 MHz im zumindest teilweise verfestigten Bereich der Pulverschicht 28 erzeugt, wobei eine Scantiefe vorzugsweise einem Vielfachen der Schichtdicke entspricht. Die Wirbelstromprüfung eignet sich zur Rissprüfung. Wenn der Wirbelstromscan gleichmäßig im Material fließt, ist dessen elektrischer Widerstand homogen, und eine Beschädigung kann ausgeschlossen werden. Befinden sich im Material Risse oder Fremdkörper, ändern sich der spezifische Widerstand und damit die Wirbelstromdichte in Bezug auf das restliche Material.
In der linken Abbildung der 6 ist ein lineares Wirbelstrom-Array 61 in einer Rakel 62 angeordnet. Das lineare Wirbelstrom-Array 61 kann alternativ in der Pulverzuführung 18 angeordnet sein. In der rechten Abbildung der 6 ist ein Wirbelstromscan dargestellt, in dem mehrere Fehlstellen 63, 64, 65 abgebildet sind. Das Bezugszeichen 63 bezeichnet Risse, das Bezugszeichen 64 bezeichnet Poren, und das Bezugszeichen 65 bezeichnet nicht oder nicht ausreichend geschmolzenes Pulver 22.
Es kann optional eine Materialcharakterisierung des zumindest teilweise verfestigten Bereichs der Pulverschicht 28 unter Berücksichtigung eines vorhergehenden Wirbelstromscans von verfestigten Bereichen tieferliegender Pulverschichten 28 ermittelt werden. Bei jedem Wirbelstromscan kann eine Multifrequenzmessung durchgeführt werden.
Bei dem Schritt d) werden die bei den vorstehend beschriebenen Schritten b) und c) akquirierten Beobachtungsdaten und Bewertungsdaten zu der Rechenvorrichtung mit implementierter künstlicher Intelligenz übertragen.
Bei dem Schritt e) wir der zumindest eine Parameter für die additive Herstellung durch die in der Rechenvorrichtung implementierte künstliche Intelligenz optimiert, und bei dem Schritt f) wird der zumindest eine Parameter zu einer Steuervorrichtung der Bauvorrichtung 10 übertragen, so dass der verbleibende Baujob unter Verwendung des zumindest einen übertragenen Parameters fortgesetzt wird.
Die in der Rechenvorrichtung implementierte künstliche Intelligenz weist ein neuronales Netz auf, wobei die Beobachtungsdaten und die Bewertungsdaten in eine Eingabeschicht des neuronalen Netzes eingeben werden und der zumindest eine optimierte Parameter für die additive Herstellung aus einer Ausgabeschicht des neuronalen Netzes ausgegeben wird.
7 zeigt ein Beispiel eines neuronalen Netzes mit einer Eingangsschicht 71, einer Zwischenschicht 72 und einer Ausgangsschicht 73. In der 7 ist aus aufeinanderfolgenden Schichten von Neuronen gebildet, mit Zwischenverbindungen durch Verbindungselemente, die zwischen den Neuronen einer Schicht und Neuronen von vorhergehenden und nachfolgenden Schichten verbunden sind. Die Verbindungselemente multiplizieren die Ausgangssignale mit Gewichtskoeffizienten Wn,i,j bzw. Wn,j,k. Während des Lernvorgangs eines neuronalen Netzes sind diese Gewichtskoeffizienten Wn,i,j bzw. Wn,j,k veränderlich und werden wechselseitig unabhängig bestimmt. Die Werte der Gewichtskoeffizienten Wn,i,j, welche die Eingangs- mit der Zwischenschicht (verborgene Schicht) verbinden, können als die jeweiligen Kopplungsstärken zwischen Neuronen der Zwischenschicht U2,j und den Neuronen der Eingangsschicht U1,i betrachtet werden. Wenn die Ausgangsschicht U3,k des Neuronalen Netzes nur aus einem einzelnen Neuron U3,1 besteht, wird ein einzelner Ausgangswert von dem letzten Neuron des Neuronalen Netzes ansprechend auf eine bestimmte Kombination von der Eingangsschicht des Neuronalen Netzes zugeführten Eingangssignalwerten erzeugt. Das neuronale Netz kann über mehrere Zwischenschichten verfügen, so dass ein so genanntes Deep-Learning ermöglicht wird.
Das neuronale Netz ist darauf trainiert, den zumindest einen Parameter auf der Grundlage der eingegebenen Beobachtungsdaten und Bewertungsdaten so auszugeben, dass die Qualität der Bauteilkomponente 30 ein vorbestimmtes Qualitätsniveau erreicht. Das vorbestimmte Qualitätsniveau kann zum Beispiel eine maximal zulässige Anzahl von Rissen in einer Flächen- oder Volumeneinheit oder eine maximale zulässige Größe der Risse sein. Das vorbestimmte Qualitätsniveau kann beliebig festgelegt werden.
Der aus der Ausgabeschicht des neuronalen Netzes abgegebene und bei dem Schritt e) optimierte Parameter kann eine Abtastgeschwindigkeit des Hochenergiestrahls 16, ein Energieeintrag des Hochenergiestrahls 16, eine Art einer Schutzgasströmung über dem Baubereich 40, ein Abtastmuster des Hochenergiestrahls 16, eine Partikelgröße eines Pulvers 22 in der Pulverschicht 28, eine Art der Schicht als Up-Skin, Down-Skin, In-Skin der Bauteilkomponente 30 und/oder eine Größe der vordefinierten Schichtdicke sein.
Das Übertragen der Beobachtungsdaten und der Bewertungsdaten zu der Rechenvorrichtung beim dem Schritt d) und das Übertragen des zumindest einen Parameters zu der Steuervorrichtung bei dem Schritt f) kann online über ein Netzwerk, insbesondere das Internet, erfolgen. Die Rechenvorrichtung kann einen Schreib/Lese-Zugriff auf einen Datenserver haben. Zusätzlich können die Beobachtungsdaten, die Bewertungsdaten und/oder der zumindest eine Parameter in einer Datenbank, vorzugsweise einer Cloud, gespeichert werden. Die Schritte a) bis g) können in vorteilhafter Weise in Echtzeit durchgeführt werden. Es ist möglich, mehrere Bauvorrichtungen 10 mit der Datenbank zu vernetzen, um den Lernprozess des neuronalen Netzes zu beschleunigen.
Obwohl in der vorhergehenden Beschreibung exemplarische Ausführungen erläutert wurden, sei darauf hingewiesen, dass eine Vielzahl von Abwandlungen möglich ist. Außerdem sei darauf hingewiesen, dass es sich bei den exemplarischen Ausführungen lediglich um Beispiele handelt, die den Schutzbereich, die Anwendungen und den Aufbau in keiner Weise einschränken sollen. Vielmehr wird dem Fachmann durch die vorausgehende Beschreibung ein Leitfaden für die Umsetzung von mindestens einer exemplarischen Ausführung gegeben, wobei diverse Änderungen, insbesondere in Hinblick auf die Funktion und Anordnung der beschriebenen Bestandteile, vorgenommen werden können, ohne den Schutzbereich zu verlassen, wie er sich aus den Ansprüchen und diesen äquivalenten Merkmalskombinationen ergibt.
Bezugszeichenliste

10: Bauvorrichtung
12: Plattform
14: Laserquelle
16: Hochenergiestrahl, Laserstrahl
18: Pulverzuführung
20: Vorratsbehälter
22: Werkstoff
24: Überlaufbehälter
26: Werkstoff
28: Pulverschicht
30: Bauteilkomponente
31: Detektionseinrichtung
32: Induktionsvorrichtung
40: Baubereich
42: Induktionsspule
44: Induktionsspule
45: Wärmestrahlung
46: reflektiertes Laserlicht
47: Plasmastrahlung
51: Bildsequenz
52: Thermokamera
53: Scanner
54: dichroitischer Spiegel
61: Wirbelstrom-Array
62: Rakel
63: Riss
64: Pore
65: nicht oder nicht ausreichend geschmolzenes Pulver
71: Eingangs schicht
72: Zwischenschicht
73: Ausgangsschicht

ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur

EP 2666612 A1 [0002]
DE 102011008774 A1 [0002]
DE 102014212246 B3 [0002]
EP 2747934 B1 [0002]
DE 102015207254 A1 [0003]

Claims

Verfahren zum selbstoptimierenden, additiven Herstellen von Bauteilkomponenten (30), gekennzeichnet durch die folgenden Schritte: a) Starten eines Referenz-Baujobs mittels additiver Herstellung einer Bauteilkomponente (30) in einer Bauvorrichtung (10); b) Beobachten der additiven Herstellung des Referenz-Baujobs und Akquirieren von Beobachtungsdaten; c) Bewerten eines Verfestigungsprozesses eines bei der additiven Herstellung des Referenz-Baujobs zumindest teilweise verfestigten Baumaterials und Akquirieren von Bewertungsdaten; d) Übertragen der Beobachtungsdaten und der Bewertungsdaten zu einer Rechenvorrichtung mit implementierter künstlicher Intelligenz; e) Optimieren zumindest eines Parameters für die additive Herstellung durch die in der Rechenvorrichtung implementierte künstliche Intelligenz; f) Übertragen des zumindest einen Parameters zu einer Steuervorrichtung der Bauvorrichtung (10) und weiteres Durchführen des verbleibenden Baujobs unter Verwendung des zumindest einen übertragenen Parameters; und g) iterative Durchführung der Schritte b) bis f) während der weiteren Durchführung des Referenz-Baujobs.
Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, dadurch gekennzeichnet, dass die in der Rechenvorrichtung implementierte künstliche Intelligenz ein neuronales Netz aufweist, wobei die Beobachtungsdaten und die Bewertungsdaten in eine Eingabeschicht des neuronalen Netzes eingeben werden und der zumindest eine optimierte Parameter für die additive Herstellung aus einer Ausgabeschicht des neuronalen Netzes ausgegeben wird.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt a) folgende Unterschritte umfasst: a1) Auftragen zumindest einer Pulverschicht (28) in einem Baubereich (40) auf einer Plattform (12) oder auf einer oder mehreren auf der Plattform (12) befindlichen Bauteilkomponentenschichten (28); a2) lokales Verfestigen der zumindest einen Pulverschicht (28) durch selektives Belichten mittels eines Hochenergiestrahls (16) im Baubereich (40), um eine Schicht der Bauteilkomponente (30) auszubilden; a3) Absenken der Plattform (12) um eine vordefinierte Schichtdicke; und a4) Wiederholen der Schritte a1) bis a3), bis die Bauteilkomponente (30) fertiggestellt ist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt b) ein optisches Verfahren, insbesondere optische Tomografie, und/oder ein akustisches Verfahren, insbesondere Ultraschallklanganalyse, aufweist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass der Schritt c) eine Thermografie/Laserthermografie und/oder eine Wirbelstromprüfung aufweist.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche 2 bis 5, dadurch gekennzeichnet, dass der Parameter im Schritt e) eine Abtastgeschwindigkeit des Hochenergiestrahls (16), ein Energieeintrag des Hochenergiestrahls (16) in die Pulverschicht (28), eine Art einer Schutzgasströmung über dem Baubereich (40), ein Abtastmuster oder eine Abtaststrategie des Hochenergiestrahls (16), eine Partikelgröße eines Pulvers (22) in der Pulverschicht (28), eine Art der Schicht als Up-Skin, Down-Skin, In-Skin der Bauteilkomponente (30) und/oder eine Größe der vordefinierten Schichtdicke umfasst.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass das Übertragen der Beobachtungsdaten und der Bewertungsdaten zu der Rechenvorrichtung und das Übertragen des zumindest einen Parameters zu der Steuervorrichtung online über ein Netzwerk, insbesondere über das Internet, erfolgt.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, gekennzeichnet durch Speichern der Beobachtungsdaten, der Bewertungsdaten und/oder des zumindest einen Parameters in einer Datenbank, vorzugsweise einer Cloud.
Verfahren nach dem vorhergehenden Anspruch, gekennzeichnet durch Vernetzen von mehreren Bauvorrichtungen mit der Datenbank.
Vorrichtung zum selbstoptimierenden, additiven Herstellen von Bauteilkomponenten, die eine Bauvorrichtung zum additiven Herstellen von Bauteilkomponenten aufweist, gekennzeichnet durch eine Vorrichtung zum Beobachten einer additiven Herstellung eines Referenz-Baujobs und zum Akquirieren von Beobachtungsdaten; eine Vorrichtung zum Bewerten eines Verfestigungsprozesses eines bei der additiven Herstellung des Referenz-Baujobs zumindest teilweise verfestigten Baumaterials und zum Akquirieren von Bewertungsdaten; eine Vorrichtung zum Übertragen der Beobachtungsdaten und der Bewertungsdaten zu einer Rechenvorrichtung mit implementierter künstlicher Intelligenz, die zumindest einen Parameter für die additive Herstellung optimiert; und eine Vorrichtung zum Übertragen des zumindest einen Parameters zu einer Steuervorrichtung der Bauvorrichtung (10), die den verbleibenden Baujob unter Verwendung des zumindest einen übertragenen Parameters weiter durchführt.