DE102022117935A1

DE102022117935A1 - Generierung von optimierten Prozessgrößenwerten und Steuerdaten für einen additiven Aufbauprozess

Info

Publication number: DE102022117935A1
Application number: DE102022117935.4A
Authority: DE
Inventors: Peter Holfelder-Schwalme; Susanne Junghans
Original assignee: EOS GmbH
Current assignee: EOS GmbH
Priority date: 2021-07-28
Filing date: 2022-07-18
Publication date: 2023-02-02
Also published as: CN117677455A; WO2023006484A1; EP4377034A1

Abstract

Es werden ein Verfahren und eine Vorrichtung (60) zur Generierung von optimierten Prozessgrößenwerten (PGO) für einen additiven Aufbauprozess eines Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') beschrieben. Hierzu werden Anforderungsdaten (AD) des Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') bereitgestellt, welche zumindest geometrische Daten (GD) des Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') umfassen. Weiter erfolgt eine Definition eines Gebiets (G), umfassend das Fertigungsprodukt (2, 2', 2''), welches zumindest ein Segment (SG, SG1, SG2, SG3) umfasst. Es wird dann ein Optimierungsverfahren für zumindest ein Segment (SG, SG1, SG2, SG3) des Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') im definierten Gebiet (G) zur Auswahl zumindest eines optimalen Parametersatzes (PS), der eine definierte Gruppe von Prozessparameterwerten umfasst, aus einer Anzahl von Kandidaten-Parametersätzen (KPS) und zur Ermittlung einer optimierten Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) unter Nutzung einer definierten Zielfunktion (ZF) und der Anforderungsdaten (AD) durchgeführt. Der optimale Parametersatz (PS) und der optimierten Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) werden als optimierte Prozessgrößenwerte (PGO) bereitgestellt. Weiterhin werden ein Verfahren und eine Steuerdatenerzeugungsvorrichtung (54, 54') zur Generierung von Steuerdaten (BSD, PSD), ein Verfahren zur Steuerung und eine Steuereinrichtung (50) für eine Produktionsvorrichtung (1) zur additiven Fertigung sowie eine entsprechende Produktionsvorrichtung (1) beschrieben.

Description

Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Generierung bzw. Ermittlung von optimierten Prozessgrößenwerten für einen additiven Aufbauprozess eines Fertigungsprodukts (im Folgenden auch als „Bauteil“ bezeichnet), ein Verfahren und eine Steuerdatenerzeugungsvorrichtung zur Generierung von Steuerdaten für eine Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung zumindest eines Fertigungsprodukts in einem additiven Aufbauprozess sowie ein Verfahren und eine Steuereinrichtung zur Steuerung einer Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung eines Fertigungsprodukts. Außerdem betrifft die Erfindung eine Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung von Fertigungsprodukten in einem additiven Fertigungsprozess mit zumindest einer solchen Steuereinrichtung.
Bei der Herstellung von Prototypen und inzwischen auch in der Serienfertigung werden „additive Aufbauprozesse“ (auch „additive Fertigungsprozesse“ genannt) immer relevanter. Im Allgemeinen sind unter „additiven Aufbauprozessen“ solche Aufbauprozesse zu verstehen, bei denen in der Regel auf Basis von digitalen 3D-Konstruktionsdaten durch das Ablagern von Material (dem „Aufbaumaterial“) das Fertigungsprodukt aufgebaut wird. Der Aufbau erfolgt dabei meist, aber nicht zwingend, schichtweise. Als ein Synonym für die additive Fertigung wird häufig auch der Begriff „3D-Druck“ verwendet, die Herstellung von Modellen, Mustern und Prototypen mit additiven Aufbauprozessen wird oft als „Rapid Prototyping“ und die Herstellung von Werkzeugen als „Rapid Tooling“ bezeichnet.
Eine grundsätzliche Möglichkeit der Realisierung eines additiven Aufbauprozesses umfasst die selektive Verfestigung des Aufbaumaterials, wobei diese Verfestigung bei vielen Fertigungsprozessen mit Hilfe von Strahlungsenergie, z. B. elektromagnetischer Strahlung, insbesondere Licht- und/oder Wärmestrahlung, aber ggf. auch mit Teilchenstrahlung, wie z. B. Elektronenstrahlung, erfolgen kann. Solche mit einer Bestrahlung arbeitende Verfahren werden auch als „Strahlschmelzverfahren“ (auch als SSV abgekürzt) bezeichnet. Beispiele hierfür sind sogenannte „Laser Powderbed Fusion Verfahren“ (auch „selektives Lasersintern“ oder „selektives Laserschmelzen“ genannt) oder „Electron Powderbed Fusion Verfahren“. Dabei werden wiederholt dünne Schichten eines meist pulverförmigen Aufbaumaterials übereinander aufgebracht und in jeder Schicht wird das Aufbaumaterial durch räumlich begrenztes Bestrahlen der Stellen, die nach der Fertigung zum herzustellenden Fertigungsprodukt gehören sollen, in einer Art „Schweißprozess“ selektiv verfestigt, indem die Pulverkörner des Aufbaumaterials mit Hilfe der durch die Strahlung an dieser Stelle lokal eingebrachten Energie teilweise oder vollständig aufgeschmolzen werden. Nach einer Abkühlung sind diese Pulverkörner dann miteinander in einem Festkörper verbunden.
Bei der Verfestigung des Aufbaumaterials wird der Energiestrahl entlang vorab vorgegebener Scanbahnen, in der Regel unter Berücksichtigung einer definierten Bestrahlungsstrategie, meist einer sogenannten „Hatchstrategie“, innerhalb der Konturen des in der jeweiligen Schicht zu verfestigenden Bereichs über die auf dem Baufeld befindliche Schicht geführt, um in einer gewünschten räumlichen und zeitlichen Abfolge das Material zu schmelzen und zu verfestigen. Daneben sind weitere Prozessparameterwerte, wie eine Intensität, eine Fokusausdehnung bzw. eine Energiestrahlausdehnung (z. B. ein Energiestrahldurchmesser) und eine Form der Intensitätsverteilung (bzw. das Intensitätsprofil) sowie eine Vorschubgeschwindigkeit (bzw. Scangeschwindigkeit) des Energiestrahls, eine Dicke der Schichten etc. vorgegeben und möglichst gut einzuhalten.
Neueste Erkenntnisse zeigen, dass in der additiven Fertigung einige der Prozessgrößen einen maßgeblichen Einfluss auf die lokal resultierende Mikrostruktur im Bauteil besitzen. Dies kann, nicht nur, aber vor allem, bei Metallen als Aufbaumaterial der Fall sein. Aus der Mikrostruktur ergeben sich wiederum Bauteileigenschaften auf Makroebene und somit die Qualität des Bauteils, insbesondere ob es bestimmten Qualitätsanforderungen genügt. Zu den wesentlichen Prozessgrößen können dabei, wie später noch erläutert wird, neben den genannten Prozessparameterwerten des Energiestrahls insbesondere auch die Hatchstrategie zählen. Weiterhin haben alle diese Prozessgrößen auch Einfluss auf die Baugeschwindigkeit und damit auf die Produktivität, den Energieverbrauch und die Baukosten. Dabei kann bei der optimalen Einstellung einiger der Prozessgrößen, d.h. der Auswahl der geeigneten Prozessgrößenwerte, zwischen konkurrierenden Zielen (wie z. B. Baugeschwindigkeit einerseits und Steifigkeit oder Festigkeit des Bauteils andererseits) abzuwägen sein.
In ähnlicher Weise können auch in anderen additiven Aufbauprozessen, z. B. Prozessen, bei denen mittels eines Materialauftragskopfs Material nur an den gewünschten Stellen aufgetragen wird, welches sich nachfolgend verfestigt bzw. verfestigt wird, diverse Prozessgrößen, insbesondere die Wahl von Bahnen der Verfestigung von Material (im Folgenden werden solche Bahnen der Verfestigung auch allgemein als „Scanbahnen“ bezeichnet) und die Vorschubgeschwindigkeit etc., erheblichen Einfluss auf die Bauteileigenschaften und Qualität des Bauteils einerseits und die Produktivität anderseits haben, weshalb die Prozessgrößenwerte geschickt zu wählen sind. Dies gilt grundsätzlich auch für additive Fertigungsverfahren wie z. B. Pulverauftragsschweißen (Laser Cladding) und Draht-Auftragsschweißen (Direct Energy Deposition (DED) bzw. Wire-based Arc-light Additive Manufacturing (WAAM)).
Es ist daher eine Aufgabe der vorliegenden Erfindung, geeignete Verfahren zur Generierung von optimierten Prozessgrößenwerten für einen additiven Aufbauprozess und zur Generierung von darauf basierenden Steuerdaten bzw. zur additiven Fertigung eines Fertigungsprodukts sowie geeignete Vorrichtungen hierfür anzugeben.
Diese Aufgabe wird durch ein Verfahren zur Generierung von optimierten Prozessgrößenwerten gemäß Patentanspruch 1, ein Verfahren zur Generierung von Steuerdaten gemäß Patentanspruch 17, ein Verfahren zur Steuerung einer Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung eines Fertigungsprodukts gemäß Patentanspruch 19, eine Vorrichtung zur Generierung von optimierten Prozessgrößenwerten gemäß Patentanspruch 20, eine Steuerdatenerzeugungsvorrichtung gemäß Patentanspruch 21, eine Steuereinrichtung für eine Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung eines Fertigungsprodukts gemäß Patentanspruch 22 und eine Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung von Fertigungsprodukten gemäß Patentanspruch 23 gelöst.
Das erfindungsgemäße Verfahren zur Generierung bzw. Ermittlung von optimierten Prozessgrößenwerten für einen additiven Aufbauprozess (bzw. Fertigungsprozess) eines Fertigungsprodukts aus mehreren Schichten eines Aufbaumaterials weist zumindest folgende Verfahrensschritte auf:

Zunächst werden Anforderungsdaten des Fertigungsprodukts bereitgestellt, welche zumindest geometrische Daten des Fertigungsprodukts umfassen. Bei den geometrischen Daten kann es sich im einfachsten Fall nur um Maximalmaße, die z. B. durch einen zur Verfügung stehender Bauraum bestimmt sein können, und/oder um Minimalmaße handeln. Die geometrischen Daten können aber auch bestimmte exakte Maße umfassen, z. B. von Teilen oder Abschnitten des Bauteils, wie beispielsweise Maße von Anschlussstücken, um das Bauteil mit anderen Teilen koppeln zu können, exakt einzuhaltenden Längen des Bauteils in bestimmte Erstreckungsrichtungen etc. Insbesondere können sie auch die exakten Abmessungen des Bauteils mit allen Details umfassen. Die geometrischen Daten können auf beliebige Weise bereitgestellt werden, beispielsweise durch Eingabe an einer Benutzerschnittstelle, durch Übernahme aus anderen Programmteilen, Netzwerken und/oder Datenspeichern. Z. B. können die geometrischen Daten auch CAD-Daten des Bauteils umfassen, die beispielsweise aus einem Konstruktionsprogramm übernommen werden können.

Außerdem erfolgt eine Definition eines sogenannten „Gebiets“ (welches auch als „Rechengebiet“ bzw. „Design-Space“ bezeichnet werden könnte), umfassend das Fertigungsprodukt, d. h. das Fertigungsprodukt ist komplett im Gebiet erfasst.
Dieses Gebiet ist oder wird, wie später noch ausgeführt, (virtuell) in sogenannte „Segmente“ unterteilt, wobei das Fertigungsprodukt zumindest ein solches „Segment“ umfasst. Allgemein gesagt handelt es sich bei einem Segment um einen Bereich im Gebiet, insbesondere im Bauteil, welcher sich, wie später noch erläutert, vorzugsweise über mehrere Schichten erstreckt. Ein Segment umfasst vorzugsweise einen Teilabschnitt/Bereich des Fertigungsprodukts, wobei dann die Summe der Segmente des Fertigungsprodukts das Fertigungsprodukt ergibt. Es kann aber ggf. - insbesondere bei kleinen Objekten - auch das komplette Fertigungsprodukt aus nur einem Segment gebildet sein. Komplexere Bauteile weisen in der Regel eher mehrere Segmente auf.
Das Gebiet kann insbesondere auch sogenannte „Pulversegmente“ umfassen, d. h. nicht verfestigte bzw. zu verfestigenden Segmente. Hierbei kann es sich zum einen um Bereiche im „Gebiet“, jedoch außerhalb der Konturen (aber innerhalb des Bauraums bzw. im Fertigungsvolumen der AM-Maschine, bzw. im Designraum) des Bauteils handeln, zum anderen aber um Kavitäten bzw. Höhlen im Fertigungsprodukt. Wie später noch erläutert wird, kann durch die Grenzen zwischen den zu verfestigenden Segmente und den Pulversegmenten erst die endgültige Kontur des Bauteils definiert werden.
Wäre beispielsweise das Gebiet ein das Fertigungsprodukt einschließender Quader mit einem Abstand des Fertigungsprodukts von allen Quaderseitenflächen, wären im einfachsten Fall zwei Segmente im Gebiet ausreichend, nämlich ein verfestigtes bzw. zu verfestigendes Segment (welches das komplette Fertigungsprodukt umfasst) und ein Pulversegment (welches den gesamten Bereich außerhalb des Fertigungsprodukts umfasst). Grundsätzlich könnten aber die Gebietsgrenzen auch mit den Grenzen bzw. Konturen des Fertigungsprodukts völlig übereinstimmen, wobei es dann z. B. gar keine Pulversegmente geben muss, sofern es nicht Aushöhlungen im Fertigungsprodukt gibt.
Zudem erfolgt im erfindungsgemäßen Verfahren eine Durchführung eines Optimierungsverfahren für zumindest ein Segment des Fertigungsprodukts im definierten Gebiet zur Auswahl zumindest eines optimalen „Parametersatzes“ aus einer Anzahl von „Kandidaten-Parametersätzen“ und zur Ermittlung einer (letztlich zum optimalen Parametersatzes passenden) optimierten bzw. optimalen „Segmentscanrichtungsverteilung“ unter Nutzung einer definierten „Zielfunktion“ und unter Nutzung der Anforderungsdaten.
Dabei kann im Optimierungsverfahren jeweils eine dem betreffenden Segment zugeordnete Zielfunktion vorzugsweise so gewählt werden, dass - gegebenenfalls unter Einhaltung bestimmter Randbedingungen (z. B. maximale zulässige Mises-Vergleichsspannung bzw. minimaler Sicherheitsfaktor bei gegebener äußerer Last) - vorgegebene Ziel-Makroeigenschaften (beispielsweise Qualitätsanforderungsdaten, insbesondere Belastungsdaten über Belastungen, die das Bauteil aushalten muss, wie z. B. hohe Steifigkeit bei möglichst hoher Baurate unter Einhaltung eines bestimmten definierten Sicherheitsfaktors von z. B. 1.65) im Segment möglichst gut erreicht werden, wenn die bei einer Minimierung der Zielfunktion (oder zumindest einer zu den Ziel-Makroeigenschaften passenden Teilfunktion) erhaltenen optimalen Prozessgrößenwerte später im additiven Aufbauprozess möglichst gut eingehalten bzw. möglichst gut approximiert werden. Die Qualitätsanforderungsdaten können, neben den geometrischen Daten, auch Teil der genannten Anforderungsdaten sein.
Die Anforderungsdaten können im Übrigen zumindest zum Teil vorzugsweise auch in der definierten Zielfunktion (direkt oder indirekt) berücksichtigt sein.
Ebenso können aber auch bereits in der Gebietsdefinition zum Teil Anforderungsdaten, insbesondere geometrische Daten, mitberücksichtigt werden. Z. B. können gewisse Bedingungen über die äußere Form des Gebiets festgelegt werden, z.B. indem das Fertigungsprodukt in das Gebiet passt und beispielsweise bis an bestimmte Außenflächen des Gebiets heranragt. Dann könnte eine Randbedingung in der Zielfunktion sein, dass in bestimmten Bereichen des Gebietes Material verfestigt sein muss.
Ein Parametersatz (der synonym auch als „Prozessparametersatz“ bezeichnet werden kann) bzw. ein Kandidaten-Parametersatz umfasst jeweils eine definierte Gruppe von Prozessparameterwerten, d. h. ein Tupel von einzelnen Prozessparameterwerten, mit denen später die Maschine zum Aufbau zumindest einer Schicht des betreffenden Segments gesteuert wird bzw. optimal gesteuert werden soll. Bei den Prozessparameterwerten kann es sich insbesondere um vorab festgelegte, diskrete (d.h. nicht stetige) Optimierungsvariablen handeln, wie z. B die bereits eingangs genannten Werte der Intensität, Fokusausdehnung und Form der Intensitätsverteilung bzw. Intensitätsprofil, Scangeschwindigkeit des Energiestrahls, Dicke der Schichten etc.
Für verschiedene Typen von Aufbaumaterial, beispielsweise verschiedene Pulverarten, vorzugsweise Metallpulverarten, können jeweils mehrere Kandidaten-Parametersätze zur Verfügung stehen. Verschiedene Pulverarten können sich dabei insbesondere unterscheiden nach

a) Werkstoff, wobei auch ein Unterschied zwischen Reinmaterial oder Legierungen besteht,
b) weiteren Pulverparametern, wie Partikelgrößenverteilung, Sphärizität der Partikel, chemische Eigenschaften usw.

Da verschiedene Pulver-Chargen desselben Werkstoffs schon unterschiedliche Kombinationen aus den vorgenannten Parametern aufweisen können, könnte auch jede Pulver-Charge für sich als eigene Pulverart gesehen werden, sofern dies gewünscht und zweckmäßig ist.
Dabei kann aber jeweils ein Parametersatz bzw. ein Kandidaten-Parametersatz auch den Typ des zugehörigen Aufbaumaterials selber als einen weiteren „Prozessparameterwert“ umfassen, d. h. mit der Auswahl eines Kandidaten-Parametersatzes liegt dann durch diesen Prozessparameterwert die Materialart fest (diskreter Wert). Dies ist letztlich eine Frage des organisatorischen bzw. strukturellen Aufbaus einer Datenbank für die Kandidaten-Parametersätze.
In der Praxis werden übrigens u. U. zunächst nur wenige Kandidaten-Parametersätze, z. B. 4 bis 20 Kandidaten-Parametersätze, für ein bestimmtes Material zur Verfügung stehen. Grundsätzlich ist die Anzahl der Kandidaten-Parametersätze aber nur durch die technischen Möglichkeiten für die Größe der Datenbank beschränkt, d. h. wieviel Speicherplatz und wieviel Rechenzeit (vorab) zur Erstellung der Datenbank zur Verfügung steht. Bei der Festlegung der Anzahl der Kandidaten-Parametersätze können auch die erforderlichen Rechenzeiten berücksichtigt werden, da durch eine Begrenzung der Anzahl die Rechenzeit in einem Optimierungsverfahren reduziert werden kann.
Die oben genannte „Segmentscanrichtungsverteilung“ ist eine Verteilung der Scanrichtungen innerhalb des Segments. Unter einem „Scannen“ ist hierbei allgemein die Bewegung der für die Verfestigung des Materials an den jeweiligen Stellen verantwortlichen Einheit entlang der vorgegebenen „Scanbahn“ zu verstehen, beispielsweise eines Materialauftragskopfs, der Material abgibt, das sich dann verfestigt, und/oder eines Energiestrahls zur Verfestigung etc. Z. B. ist bei den eingangs genannten Strahlschmelzverfahren unter „Scannen“ die Bewegung des Auftreffpunkts des Energiestrahls (also beim selektiven Laserschmelzen u. ä. Verfahren die Bewegung des Laserfokus) auf der aktuellen Arbeitsebene entlang der vorgegebenen „Scanbahn“ zu verstehen. Die aktuelle „Scanrichtung“ ist jeweils die aktuelle Richtung entlang der aktuell abgefahrenen Scanbahn. Die Bewegungsgeschwindigkeit der Auftrefffläche des Energiestrahls bzw. der für die Verfestigung des Materials an den jeweiligen Stellen verantwortlichen Einheit auf dem Baufeld ist die Scangeschwindigkeit, welche auch ortsabhängig modifiziert werden kann, d. h. nicht konstant sein muss. Die „Arbeitsebene“ ist dabei ganz allgemein die Ebene, die senkrecht zur Aufbaurichtung des Bauteils am jeweiligen Punkt steht. Bei einem oben erläuterten „Laser Powderbed Fusion Verfahren“ ist dies die Ebene, in der die Pulverschichten aufgetragen werden, d.h. die Scanbahnen einer Schicht liegen hier in der Regel in einer während der Verfestigung einer Schicht nicht verkippenden Ebene. Für andere additive Fertigungsverfahren wie z. B. Pulverauftragsschweißen (Laser Cladding) und Draht-Auftragschweißen (Direct Energy Deposition (DED) bzw. Wire-based Arc-light Additive Manufacturing (WAAM) könnte eine Arbeitsebene auch ohne Beschränkung der Allgemeinheit über die sogenannte Tangentialebene definiert werden. Eine solche Tangentialebene hat ihren Ursprung im Auftreffpunkt der Strahlenenergie auf das Material.
Es ist an dieser Stelle zu erwähnen, dass auch eine Scanbahn nicht kontinuierlich verlaufen muss, sondern auch mehrere voneinander beabstandete Scanbahnabschnitte umfassen kann, insbesondere auch in einer Ebene. So können die nachfolgend noch erläuterten einzelnen „Hatches“, entlang derer ein Energiestrahl gemäß einer „Hatchrichtungsanordnung“ (im Allgemeinen auch kurz „Hatchstrategie“ genannt) über die Materialschicht in der Arbeitsebene verfahren wird, um den Querschnitt des Bauteils in der Ebene zu verfestigen, jeweils als einzelne „Scanbahnabschnitte“ gesehen werden.
Die selektive Bestrahlung bzw. die Bewegung der Auftrefffläche des Energiestrahls auf dem Baufeld bei einem Strahlschmelzverfahren erfolgt nämlich wie erwähnt üblicherweise gemäß einer geeigneten Bestrahlungsstrategie. So sind in der Regel während eines Verfestigungsprozesses größere zweidimensionale Bereiche, d. h. größere Flächen auf dem Baufeld zu bestrahlen. Unabhängig davon, wie der Energiestrahl erzeugt und der Auftreffpunkt auf dem Baufeld genau verfahren wird, hat es sich als vorteilhaft erwiesen, zumindest solche größeren zu bestrahlenden Bereiche zunächst gemäß einem ausgewählten Muster virtuell „aufzuteilen“, beispielsweise in virtuelle „Streifen“, ein Rautenmuster, ein Schachbrettmuster oder dergleichen. Die einzelnen Flächen dieses Musters, also definierte Teilbereiche, beispielsweise geometrisch normierte Flächenstücke wie Streifen oder Felder, werden dann meist in Form einer sogenannten „Schraffur“ (im Allgemeinen auch „Hatch“ genannt) mit dem Energiestrahl abgefahren. Bei einem Streifenmuster wird also das Baumaterial - makroskopisch betrachtet - entlang zueinander paralleler Streifen nach und nach verfestigt und im Detail - mikroskopisch betrachtet - erfolgt dabei die Bewegung der Auftrefffläche des Energiestrahls auf dem Baufeld entlang eng aneinander liegender Schraffurlinien, welche quer zur Erstreckungsrichtung der jeweiligen Bestrahlungsstreifen in den Grenzen des Bestrahlungsstreifens hin und her verlaufen. Eine Hatchrichtungsanordnung oder Hatchstrategie kann dabei beispielsweise u. a. definieren, ob mit wechselnden Hatchrichtungen (alternierende Bestrahlung) oder mit gleichbleibenden Hatchrichtungen (unidirektionale Bestrahlung, d. h. mit einem Rücksprung von einem Hatchende zum Anfang des darauffolgenden Nachbar-Hatches im Bestrahlungsstreifen) gearbeitet wird. Eine Hatchrichtung kann somit auch als eine lokale Schaar von Scanrichtungen angesehen werden. in den Konturbereichen des Bauteils verlaufen die Scanbahnen in der Regel entlang der Kontur, damit die Oberfläche möglichst glatt ist.
Die oben genannte „Segmentscanrichtungsverteilung“ kann - wie später noch genauer erläutert wird - u. a. von einer im Bauprozess gewählten „Schichtscanrichtungsanordnung“ abhängen. Die „Schichtscanrichtungsanordnung“ definiert allgemein bei einem schichtweisen Aufbau die wesentliche Strategie des Verlaufs der Scanbahnen, also beim Strahlschmelzen die Bestrahlungsstrategie, in einer jeweiligen Schicht, d. h. in welcher Weise bzw. Richtung die Scanbahnen in einer Schicht relativ zueinander verlaufen, und gegebenenfalls auch, in welcher Reihenfolge die Scanbahnen in der Schicht abgefahren werden, um in der gewünschten räumlichen und zeitlichen Abfolge das Material zu schmelzen und zu verfestigen. Durch die „Schichtscanrichtungsanordnung“ werden damit die maßgeblichen Scanrichtungen definiert, die jeweils innerhalb einer Schicht im Aufbauprozess für den wesentlichen Teil der Fläche der Schicht vorgegeben werden oder wurden. Die Schichtscanrichtungsanordnung kann somit auch ganz allgemein, wie oben für die Hatchstrategie bereits erwähnt, als Prozessgröße maßgeblichen Einfluss auf die lokal resultierende Mikrostruktur im Bauteil haben. Hierbei ist zu beachten, dass eine Verdrehung der Orientierung der Schichtscanrichtungsanordnung von Schicht zu Schicht - wie das später noch erläutert wird - hier nicht als Veränderung der Schichtscanrichtungsanordnung zu verstehen ist. D. h. Schichten können als mit derselben Schichtscanrichtungsanordnung erstellt angesehen werden, auch wenn die Orientierung (durch Drehung um die Hauptaufbaurichtung, in der die Schichten übereinanderliegen) geändert wurde. Änderungen von einzelnen Scanbahnabschnitten, insbesondere entlang der Bauteilkonturen in den jeweiligen Schichten, die z. B. durch diesen Orientierungswechsel oder durch die Veränderung der Bauteilkontur von Schicht zu Schicht etc. bedingt sind, werden in diesem Sinne nicht als wesentliche Veränderungen der Schichtscanrichtungsanordnung angesehen, d.h. die Schichtscanrichtungsanordnungen der Schichten können im Sinne der Erfindung als identisch angesehen werden, da solche Änderungen in der Regel nicht zu einer erheblichen Änderung der „Intraschichtscanrichtungsverteilung“ (die eben durch die Schichtscanrichtungsanordnung wesentlich bestimmt wird) und somit auch nicht zu einer wesentlichen Änderung der Eigenschaftswerte des Segments führen würden. Ein typisches Beispiel für eine „Schichtscanrichtungsanordnung“ umfasst also die zuvor erläuterte Hatchrichtungsanordnung bzw. Hatchstrategie bzw. kann durch diese definiert sein.
In dem Optimierungsverfahren kann die Segmentscanrichtungsverteilung vorteilhafterweise eine Optimierungsvariable sein. Vorzugsweise handelt es sich hierbei um eine kontinuierliche, besonders bevorzugt stetige, Optimierungsvariable im Optimierungsverfahren. Ebenso kann eine Segmentscanrichtungsverteilung auch „quasikontinuierlich“ definiert sein, z. B. durch ausreichend viele diskrete, eng aneinander liegende Werte, wie z.B. 360 Stützstellen zur Definition einer Segmentscanrichtungsverteilung über einen Winkelbereich von 360° in einer Ebene.
Besonders bevorzugt wird in dem Optimierungsverfahren für ein Segment, d.h. für alle Schichten im Segment, genau ein optimaler Parametersatz aus den Kandidaten-Parametersätzen ausgewählt, da dies erheblich weniger rechenaufwändig ist, als wenn mehrere optimale Parametersätze gesucht werden, die verschiedenen Schichten des Segments zugeordnet sind. Ebenso kann es - wie später erläutert wird - bevorzugt pro Segment auch nur eine optimierte Segmentscanrichtungsverteilung geben. D. h., ganz besonders bevorzugt kann ein Segment gerade auch so definiert sein, dass innerhalb der Grenzen des Segments genau ein optimaler Parametersatz und eine optimierte Segmentscanrichtungsverteilung gilt. An den Grenzen des Segments zu einem anderen Segment ändert sich dann der optimale Parametersatz und/oder die optimierte Segmentscanrichtungsverteilung.
In diesem bevorzugten Fall ist dann also ein Segment auch definiert als ein Bereich im Gebiet, insbesondere im Bauteil, in dem über alle Schichten des Segments, ein für dieses Segment ermittelter gemeinsamer Parametersatz sowie eine gemäß der Zielfunktion gewählte optimale Segmentscanrichtungsverteilung vorliegt, d.h. der Parametersatz und/oder die Segmentscanrichtungsverteilung ändern sich erst gegebenenfalls an den Segmentgrenzen.
Der optimale Parametersatz und die optimierte Segmentscanrichtungsverteilung werden schließlich als optimierte Prozessgrößenwerte bereitgestellt, um z. B. wie später erläutert darauf basierend optimierte Steuerdaten zu generieren, mit denen eine Produktionseinrichtung während des Aufbauprozesses angesteuert werden kann. Die Bereitstellung der optimierten Prozessgrößenwerte kann z. B. ein Speichern für eine spätere Nutzung und/oder eine Übergabe an eine andere Berechnungseinheit und/oder eine Übertragung an die Produktionseinrichtung umfassen.
Das erfindungsgemäße Verfahren zur Generierung bzw. Ermittlung der optimierte Prozessgrößenwerte ermöglichen eine sehr allgemeine Optimierung des Eigenschaftsprofils additiv gefertigter Bauteile und ist dabei vorteilhafterweise nicht auf die Optimierung im Hinblick auf ein einzelnes Bauteilcharakteristikum, wie beispielsweise die mechanische Festigkeit, beschränkt. Es stellt vielmehr eine Möglichkeit zur Lösung von Randwertproblemen beliebiger thermophysikalischer sowie fertigungstechnologischer Natur dar. Neben der Berücksichtigung eines Anforderungsprofils (anhand der Anforderungsdaten) ist je nach Ausgestaltung im Rahmen des vorgeschlagenen Verfahrens auch der fertigungstechnisch kostengünstigste Weg ermittelbar, durch den die gestellten Anforderungen erreicht werden können. Dies kann beispielsweise durch eine Maximierung der Volumenaufbaurate realisiert werden, wie dies später noch näher erläutert wird.
Auf Basis der so erhaltenen erfindungsgemäßen optimierten Prozessgrößenwerte können dann erfindungsgemäße Steuerdaten für eine Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung zumindest eines Fertigungsprodukts generiert werden.
Ein entsprechendes erfindungsgemäßes Verfahren zur Generierung von Steuerdaten für eine Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung zumindest eines Fertigungsprodukts aus mehreren Schichten eines Aufbaumaterials, weist zumindest folgenden Verfahrensschritte auf:

- In einer ersten Stufe werden optimierte Prozessgrößenwerten bereitgestellt, welche für den additiven Aufbauprozess gemäß dem vorstehend charakterisierten erfindungsgemäßen Verfahren generiert wurden, z. B. indem diese optimierte Prozessgrößenwerte direkt übernommen oder aus einem Speicher abgerufen werden.
- In einer zweiten Stufe erfolgt dann die Generierung der Steuerdaten für die Produktionsvorrichtung derart, dass die optimierten Prozessgrößenwerte (also zumindest die im Optimierungsverfahren erhaltenen optimalen Parametersätze und die optimalen Segmentscanrichtungsverteilungen in den jeweiligen gefundenen Segmenten) im additiven Aufbauprozess entsprechend einem vorgegebenen Bewertungskriterium ausreichend erreicht werden und bevorzugt auch während des Fertigungsprozesses eingehalten werden können. Je nach den aktuellen technischen Möglichkeiten kann es sein, dass die optimierten Prozessgrößenwerte nicht oder nur mit extrem großen Aufwand exakt eingehalten werden können. Das vorgegebene Bewertungskriterium sollte daher bevorzugt so definiert sein, dass die optimierten Prozessgrößenwerte im Produktionsprozess möglichst gut erreicht bzw. approximiert werden (optimal wäre exakt) oder mindestens innerhalb eines vorgegebenen Toleranzbereichs um den jeweiligen optimierten Prozessgrößenwert liegen und während des Fertigungsprozesses eingehalten werden. Der Toleranzbereich kann dabei auch von dem jeweiligen optimierten Prozessgrößenwert abhängen.

Vorzugsweise handelt es sich um Steuerdaten für eine Produktionsvorrichtung (d.h. die Produktionsvorrichtung ist dann auch passend hierzu ausgebildet), mit der wie eingangs beschrieben in einem, bevorzugt pulverbettbasierten, Strahlschmelzverfahren Aufbaumaterial, vorzugsweise Pulver, aufgebaut und selektiv verfestigt wird, wobei zum Verfestigen auf einem Baufeld eine Bestrahlung des Aufbaumaterials mit zumindest einem Energiestrahl erfolgt, wobei eine Auftrefffläche des Energiestrahls entlang von vorgegebenen Scanspuren auf dem Baufeld bewegt wird, um das Aufbaumaterial in einem Zielbereich in und um die Auftrefffläche aufzuschmelzen. Unter einem „Bewegen“ des Energiestrahls bzw. der Auftrefffläche des Energiestrahls kann hierbei das übliche Ablenken des Energiestrahls, z. B. durch Galvanometerspiegel, zu verstehen sein, aber auch ein Verfahren der kompletten Abstrahlabgabeeinheit, z. B. in Form einer Diodenbank, insbesondere Laserdiodenbank, oder durch eine bewegte Strahlformung. Unter einem „Zielbereich“ ist hierbei zum einen die Auftrefffläche, d. h. der Bereich, auf den der Energiestrahl auf der Oberfläche auftrifft, zu verstehen, aber auch der Bereich darunter, also in die Tiefe des Materials bzw. der Schicht hinein, ggf. aber auch eine Umgebung um diese Auftrefffläche herum, in welcher der Energiestrahl, z. B. durch Wärmeleitung im Aufbaumaterial, noch wirkt. Lediglich der Vollständigkeit halber sei noch einmal erwähnt, dass es sich bei dem Energiestrahl sowohl um Teilchenstrahlung als auch um elektromagnetische Strahlung, wie z. B. Licht- bzw. vorzugsweise Laserstrahlung, handeln kann.
Bei den Steuerdaten kann es sich dementsprechend bevorzugt um Belichtungssteuerdaten handeln, wie beispielsweise Scandaten, die die Bewegung des Energiestrahls auf der Oberfläche definieren bzw. vorgeben, um Steuerdaten zur Einstellung der Höhe der Energie bzw. Laserintensität, Steuerdaten über die „Form“ des Strahls bzw. das Strahlprofil und/oder den Fokus bzw. die Ausdehnung des Strahls senkrecht zur Strahlrichtung. Weiterhin können diese Steuerdaten aber auch - wie später noch erläutert wird - andere Steuerinformationen umfassen, wie Beschichtungssteuerdaten, die vorgeben, wie dick eine aktuelle Schicht ist, Informationen zur Steuerung von Vor- oder Nachbeheizung mit anderen Energieeintragungsmitteln, zur Eindüsung von Inertgas etc.
Ebenso sei an dieser Stelle bereits erwähnt, dass die Steuerdaten zum einen für eine „einfache“ Steuerung des Prozesses dienen können, aber auch zur Regelung des Prozesses, beispielsweise indem die Steuerdaten Soll-Daten für eine weitergehende Regelung des Prozesses vorgeben. Mit anderen Worten, es können mit Hilfe des erfindungsgemäßen Verfahrens auch die benötigten Größen für einen Regler abgeleitet werden, welcher zur Rückkopplung beispielsweise Ist-Daten erhält, die mit einem Meltpool-Monitoring oder einer zeitlich aufgelösten zeitlichen und/oder örtlich aufgelösten Bildgebung zur Überwachung der aufgebauten Schicht, wie z. B. thermisch mittels Optical Tomography, ermittelt werden. Derartige Verfahren sind dem Fachmann bekannt. Es werden dabei im Fertigungsprozess entstehende Störungen ausgeregelt, um möglichst nahe an der durch die Steuerdaten vorgegebenen Soll-Prozessführung zu bleiben.
Bei einem erfindungsgemäßen Verfahren zur Steuerung einer Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung eines Fertigungsprodukts werden zunächst Steuerdaten auf die genannte erfindungsgemäße Weise generiert und diese dann genutzt, um die Vorrichtung mit den Steuerdaten zu steuern. Dabei können die Steuerdaten vorab generiert werden und als komplettes Paket bzw. eine Art „Steuerprotokoll“ an die Vorrichtung übermittelt werden, die dann den Produktionsprozess durchführt. Prinzipiell wäre es aber auch möglich, Steuerdaten während des bereits laufenden Prozesses für nachfolgende Prozessschritte zu ermitteln, beispielsweise während eine Schicht bzw. ein Segment verfestigt wird, die Steuerdaten für die nächste Schicht bzw. das nächste Segment zu ermitteln.
Eine erfindungsgemäße Vorrichtung zur Generierung bzw. Ermittlung von optimierten Prozessgrößenwerten für einen additiven Aufbauprozess eines Fertigungsprodukts, weist (zur Durchführung des oben erläuterten erfindungsgemäßen Verfahrens) zumindest folgende Komponenten auf:

- Eine Anforderungs-Schnittstelleneinheit, ausgebildet zum Bereitstellen von Anforderungsdaten des Fertigungsprodukts, welche zumindest geometrischen Daten des Fertigungsprodukts umfassen. Hierbei kann es sich z. B. um eine Schnittstelle zur Übernahme der Daten oder/oder um einen Speicher handeln, in dem diese Daten hinterlegt sind.
- Eine Optimierungseinheit, ausgebildet zur Durchführung des oben beschriebenen Optimierungsverfahren für zumindest ein Segment des Fertigungsprodukts unter Nutzung einer definierten Zielfunktion, in welcher die Anforderungsdaten berücksichtigt sind, zur Auswahl eines optimalen Parametersatzes, welcher eine definierte Gruppe von Prozessparameterwerten umfasst, aus einer Anzahl von Kandidaten-Parametersätzen und zur Ermittlung einer optimalen Segmentscanrichtungsverteilung als einen weiteren optimierten Prozessgrößenwert.
- Eine Prozessgrößenwerte-Schnittstelleneinheit, ausgebildet zum Bereitstellen des optimalen Parametersatzes und der optimalen Segmentscanrichtungsverteilung als optimierte Prozessgrößenwerte. Hierbei kann es sich z. B. um eine Schnittstelle zur Übergabe der Daten oder/oder um einen Speicher handeln, in dem diese Daten hinterlegt werden. Prinzipiell können übrigens die Anforderungs- und Prozessgrößenwerte-Schnittstelleneinheit auch als gemeinsame Einheit realisiert sein, oder zumindest gemeinsame Komponenten nutzen wie z. B. einen gemeinsamen Speicher.

Eine erfindungsgemäße Steuerdatenerzeugungsvorrichtung zur Generierung von Steuerdaten für eine Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung eines Fertigungsprodukts in einem additiven Aufbauprozess, vorzugsweise in einem oben genannten Strahlschmelzverfahren, umfasst zumindest folgende Komponenten:

- Eine oben beschriebene erfindungsgemäße Vorrichtung zur Generierung bzw. Ermittlung von optimierten Prozessgrößenwerten für den additiven Aufbauprozess eines Fertigungsprodukts und/oder eine Schnittstelle zu einer solchen Vorrichtung zur Übernahme der optimierten Prozessgrößenwerte. Eine solche Schnittstelle umfasst auch die Möglichkeit, auf einen Speicher, z. B. mit einer Datenbank, zuzugreifen, in den von der Vorrichtung zur Generierung der optimierten Prozessgrößenwerten die optimierten Prozessgrößenwerte zuvor hinterlegt wurden.
- Eine Datengenerierungseinheit zur Generierung der Steuerdaten für die Produktionsvorrichtung derart, dass die optimierten Prozessgrößenwerte im additiven Aufbauprozess entsprechend einem vorgegebenen Bewertungskriterium ausreichend erreicht werden, wie dies oben im Zusammenhang mit dem Verfahren zur Generierung von Steuerdaten auch schon erläutert wurde.

Die Steuerdatenerzeugungseinrichtung kann beispielsweise Teil einer Steuereinrichtung einer solchen Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung eines Fertigungsprodukts sein. Sie kann aber auch eigenständig auf einem anderen Rechner realisiert werden, um die Daten dann an die Steuereinrichtung zu übergeben.
Dementsprechend weist eine erfindungsgemäße Steuereinrichtung für eine Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung eines Fertigungsprozesses eine erfindungsgemäße Steuerdatenerzeugungsvorrichtung auf und/oder eine Schnittstelle zu einer solchen Steuerdatenerzeugungsvorrichtung zur Übernahme der betreffenden Steuerdaten von der Steuerdatenerzeugungsvorrichtung. Eine solche Schnittstelle umfasst wiederum die Möglichkeit, auf einen Speicher, z. B. mit einer Datenbank, zuzugreifen, in dem die Steuerdaten z. B. von der Steuerdatenerzeugungsvorrichtung zuvor hinterlegt wurden. Die Steuereinrichtung ist ausgebildet, um die Produktionsvorrichtung unter Nutzung dieser Steuerdaten anzusteuern, z. B. zur Bestrahlung des Aufbaumaterials mit dem Energiestrahl.
Eine erfindungsgemäße Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung von Fertigungsprodukten in einem additiven Aufbauprozess bzw. Fertigungsprozess weist neben den je nach Art des Fertigungsprozesses üblichen Komponenten auf, wie beispielsweise für ein (bevorzugtes) Strahlschmelzverfahren eine Zuführvorrichtung zum Einbringen von Aufbaumaterial - beispielsweise in Form einer Schicht von Aufbaumaterial - in einem Prozessraum und eine Bestrahlungsvorrichtung zum selektiven Verfestigen des Aufbaumaterials durch Bestrahlung mittels eines Energiestrahls, zumindest eine solche Steuereinrichtung.
Es sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass die Vorrichtung auch mehrere Bestrahlungsvorrichtungen aufweisen kann, die dann entsprechend koordiniert mit den Steuerdaten angesteuert werden, um die optimierten Prozessgrößenwerte entsprechend den gegebenen Bewertungskriterien ausreichend zu erreichen bzw. während des Fertigungsprozesses einzuhalten.
Die erfindungsgemäße Vorrichtung zur Generierung bzw. Ermittlung von optimierten Prozessgrößenwerten und die erfindungsgemäße Steuerdatenerzeugungseinrichtung können jeweils weitgehend in Form einer Rechnereinheit, auch in Form einer gemeinsamen Rechnereinheit, mit geeigneter Software realisiert sein. Die Rechnereinheit kann z. B. hierzu einen oder mehrere zusammenarbeitende Mikroprozessoren oder dergleichen aufweisen. insbesondere kann sie in Form von geeigneten Softwareprogrammteilen in der Rechnereinheit einer Steuereinrichtung einer erfindungsgemäßen Produktionsvorrichtung realisiert sein. Eine weitgehend softwaremäßige Realisierung hat den Vorteil, dass auch schon bisher verwendete Rechnereinheiten, insbesondere Steuereinrichtungen von Produktionsvorrichtungen für die additive Fertigung, auf einfache Weise durch ein Software- bzw. Firmware-Update nachgerüstet werden können, um auf die erfindungsgemäße Weise zu arbeiten.
Insofern wird die Aufgabe auch durch ein entsprechendes Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm gelöst, welches direkt in eine Speichereinrichtung einer Rechnereinheit, insbesondere einer Vorrichtung zur Generierung bzw. Ermittlung von optimierten Prozessgrößenwerten, einer Steuerdatenerzeugungseinrichtung oder einer Steuereinrichtung, ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens auszuführen, wenn das Programm in der Rechnereinheit bzw. Steuereinrichtung ausgeführt wird. Grundsätzlich können die erforderlichen Softwarekomponenten bzw. Programmabschnitte auch auf mehrere untereinander vernetzte Rechnereinheiten verteilt sein, die in diesem Sinne auch als eine gemeinsame, nur eben verteilte Rechnereinheit angesehen werden können.
Ein solches Computerprogrammprodukt kann neben dem Computerprogramm gegebenenfalls zusätzliche Bestandteile wie z. B. eine Dokumentation und/oder zusätzliche Komponenten, auch Hardware-Komponenten, wie z. B. Hardware-Schlüssel (Dongles etc.) zur Nutzung der Software, umfassen. Zum Transport zur Rechnereinheit bzw. Steuereinrichtung und/oder zur Speicherung an oder in der Rechnereinheit bzw. Steuereinrichtung kann ein computerlesbares Medium, beispielsweise ein Memorystick, eine Festplatte oder ein sonstiger transportabler oder fest eingebauter Datenträger dienen, auf welchem die von einer Rechnereinheit, insbesondere der Steuereinrichtung, einlesbaren und ausführbaren Programmabschnitte des Computerprogramms gespeichert sind.
Weitere, besonders vorteilhafte Ausgestaltungen und Weiterbildungen der Erfindung ergeben sich aus den abhängigen Ansprüchen sowie der nachfolgenden Beschreibung, wobei die unabhängigen Ansprüche einer Anspruchskategorie auch analog zu den abhängigen Ansprüchen und Ausführungsbeispielen einer anderen Anspruchskategorie weitergebildet sein können und insbesondere auch einzelne Merkmale verschiedener Ausführungsbeispiele bzw. Varianten zu neuen Ausführungsbeispielen bzw. Varianten kombiniert werden können.
Wie bereits erwähnt wird im Rahmen des Verfahrens zur Generierung von optimierten Prozessgrößenwerten das Gebiet (virtuell) in mehrere Segmente aufgeteilt. Vorzugsweise wird dabei das Fertigungsprodukt auch segmentiert. Unverfestigte Außenbereiche und Löcher im Fertigungsprodukt können dabei wie gesagt auch als einzelne (Pulver-) Segmente definiert werden. Diese Segmentierung kann, wie später noch gezeigt wird automatisch erfolgen oder nach Vorgaben eines Benutzers mit Hilfe einer Benutzerschnittstelle, wobei auch halbautomatische Verfahren möglich sind, d.h. teilweise automatisch und teilweise nach Benutzervorgaben. Die Segmentierung erfolgt bevorzugt unter Nutzung der Anforderungsdaten, insbesondere der geometrischen Daten. Dabei kann beispielsweise auch eine Aufteilung des Bauteils nach bestimmten funktionswesentlichen Bauabschnitten erfolgen (also welche Funktion die Bauabschnitte vornehmlich haben), wie z. B. in Strebe, Andruckplatte, Flanschteil etc.
Das Optimierungsverfahren wird dann so durchgeführt, dass jeweils für die einzelnen Segmente zumindest ein, vorzugsweise genau ein, optimaler Parametersatz und eine optimale Segmentscanrichtungsverteilung generiert wird, d.h. es erfolgt eine Optimierung auch nach der Segmentscanrichtungsverteilung.
Besonders bevorzugt können dabei innerhalb des Optimierungsverfahrens auch optimierte Prozessgrößenwerte für mehrere Segmente des definierten Gebiets parallel (d. h. gekoppelt) unter Nutzung einer gemeinsamen Zielfunktion ermittelt werden.
Ganz besonders bevorzugt erfolgt dabei eine Optimierung für alle Segmente des Bauteils oder sogar alle Segmente des Gebiets gekoppelt in einem Optimierungsverfahren. Die Lösung des Optimierungsverfahrens, d.h. die dabei erhaltenen optimalen Parametersätze mit den optimalen Segmentscanrichtungsverteilungen für die Segmente, kann dann auch ein Pareto-Optimum für das gesamte Fertigungsprodukt sein.
Dabei kann eine parallele, d. h. gleichzeitige, Ermittlung von optimierten Prozessgrößenwerten für mehrere Segmente mittels einer „gemeinsamen Zielfunktion“ auch als Nutzung einer Anzahl untereinander mathematisch gekoppelter Segment-Zielfunktionen zu verstehen sein, wobei die einzelnen Segment-Zielfunktionen jeweils einem der Segmente zugeordnet sind. Aus einer solchen Kopplung kann z. B. eine gemeinsame geeignete Differentialgleichung abgeleitet werden, in der die Segment-Zielfunktionen jeweils gleichzeitig und in Abhängigkeit voneinander zur Optimierung genutzt werden. Über diese Kopplung kann man letztlich für das gesamte definierte Gebiet, d. h. alle darin definierten Segmente, jeweils einen optimalen Parametersatz und eine zugehörige optimierte Segmentscanrichtungsverteilung mit einer gemeinsamen Zielfunktion (welche durch die Segment-Zielfunktionen definiert ist) ermitteln. D. h., die gemeinsame Zielfunktion ist dann quasi die Summe der Segment-Zielfunktionen über alle in der gemeinsamen Optimierung beteiligten Segmente.
Ganz besonders bevorzugt umfasst die Zielfunktion als weitere Anforderungsdaten eine Minimierung eines Parametersatz-Wechsels innerhalb des gesamten Fertigungsprodukts. Die Berücksichtigung dieses weiteren Ziels ist gleichbedeutend mit einer Reduzierung der Segmentgrenzen, soweit dies möglich ist, d.h. das Fertigungsprodukt wird in möglichst wenige (virtuelle) Segmente aufgeteilt. D.h. dies kann auch so realisiert sein, dass die Zielfunktion so formuliert ist, dass die Segmentgrenzflächen minimiert werden.
Insbesondere hierzu können innerhalb des Optimierungsverfahrens vorzugsweise die Segmentgrenzen als eine weitere Optimierungsvariable berücksichtigt werden und können dann - am Ende des Optimierungsprozesses, d. h. nach erfolgter Optimierung - als weitere optimierte Prozessgrößenwerte bereitgestellt werden. Mit anderen Worten, die Grenzen der Segmente können im Rahmen der Optimierung auch verschoben werden. Eine Veränderung der Segmentgrenzen ist dabei im Extremfall bis hin zum vollständigen Verschwinden eines Segments möglich. Ebenso könnten durch die Verschiebung der Segmentgrenzen auch neue Segmente entstehen. Insofern ist also bei dieser bevorzugten Variante auch die Anzahl der Segmente im Gebiet nicht zwingend fix, sondern kann im Optimierungsverfahren mit optimiert werden. Insbesondere kann so die Anzahl der Gebiete auch minimiert werden, um das Ziel zu erreichen, in einem Bauteil den optimalen Parametersatz möglichst selten wechseln zu müssen.
Die Verschiebung der Segmentgrenzen betrifft insbesondere auch die Außengrenzen des Fertigungsprodukts, soweit diese als Segmentgrenzen zwischen einem Bauteilsegment und einem Pulversegment im Gebiet definiert werden. Auf diese Weise kann im Optimierungsverfahrens also auch die Topologie des Bauteils vorteilhaft verändert werden, d.h. das z. B. bestimmte Bereiche anders geformt werden, als dies einer Startvorgabe ursprünglich vorgegeben wurde, wenn beispielsweise mit der veränderten Topologie die Anforderungen an das Bauteil besser erreicht werden oder mit weniger Aufwand zumindest ausreichend gut erreicht werden. Insofern können also auch zunächst als Anforderungsdaten vorgegebene geometrische Daten des Fertigungsprodukts, insbesondere, wenn sie die Form des Fertigungsprodukts genauer definieren, geändert bzw. optimiert werden.
Als ein Ergebnis dieser bevorzugten Weiterbildung des Optimierungsverfahrens erhält man dann also bevorzugt folgende optimierte Prozessgrößenwerte für ein Segment:

1. Einen optimalen Parametersatz (als ersten optimierten Prozessgrößenwert), der wiederum Tupel von einzelnen Prozessparameterwerten umfasst.
2. Eine optimierte Segmentscanrichtungsverteilung (als zweiten optimierten Prozessgrößenwert).
3. Optimierte Segmentgrenzen (als dritten optimierte Prozessgrößenwert).

Um eine Verschiebung der Segmentgrenzen im Optimierungsverfahren zur realisieren, kann vorzugsweise eine Phasenfeldmethode, insbesondere Multi-Phasenfeld-Methode, genutzt werden. Dieses Verfahren wird später noch im Detail erläutert. Eine Multi-Phasenfeld-Methode ist besonders gut geeignet, um mit unterschiedlichen Segmentgrenzen umzugehen.
Besonders bevorzugt können dabei zumindest an den Orten, die in einem „Grenzflächenbereich“ zwischen einer Anzahl von zueinander benachbarten Segmenten (mindestens zwei verschiedene, gegebenenfalls aber auch mehr als zwei, benachbarte Segmenten) liegen, die den Segmenten jeweils zugeordnete Parametersätze anteilsmäßig zugeordnet werden.
Vorzugsweise können hierzu auch allgemein im Optimierungsverfahren die an einem Ort vorliegenden Parametersätze jeweils durch ihre „Anteile“ repräsentiert werden. Der Wert des Anteils kann dabei jeweils bevorzugt zwischen 0 und 1 liegen, wobei bei einem Wert 1 eines Parametersatzes dieser Parametersatz an dem Ort vorliegt und bei einem Wert 0 eben nicht vorliegt. Orte in einem Grenzflächenbereich zwischen zwei Segmenten können in der Optimierung so einfach durch einen Anteil eines in einem ersten Segment geltenden ersten Parametersatz und einen Anteil eines in einem zweiten Segment geltenden zweiten Parametersatz charakterisiert sein. In einem Grenzflächenbereich, in dem mehr als zwei Segmente aufeinandertreffen, können an einem Ort auch Anteile von mehr als zwei Parametersätzen vorliegen. Vorzugsweise ist an jedem Ort die Summe der Anteile aller dort vorliegenden Parametersätze gleich 1.
Bevorzugt ist im Optimierungsverfahren die Breite des „Grenzflächenbereichs“ (welche dann generell im Verfahren angenommen wird) von einem Anwender definierbar bzw. vorgebbar.
Im Optimierungsverfahren umfasst einer der Prozessparameterwerte des (optimalen) Parametersatzes für eine einzelne Schicht des Segments zumindest eine Schichtscanrichtungsanordnung, d. h. die Scanrichtungen, die jeweils innerhalb der betreffenden Schicht im Aufbauprozess vorgegeben werden oder wurden. Insbesondere kann diese Schichtscanrichtungsanordnung die Hatchrichtungsanordnung (Hatchstrategie) in der Schicht umfassen. In jeder Schicht gibt es also eine „Intraschichtscanrichtungsverteilung“, die durch die Schichtscanrichtungsanordnung bestimmt wird.
Besonders bevorzugt wird im Optimierungsverfahren eine Schichtscanrichtungsanordnung gewählt, die für alle Schichten des Segments gelten kann, abgesehen von einer möglichen Verdrehung der gesamten Orientierung der Schichtscanrichtungsanordnung zwischen verschiedenen Schichten. Die Segmentscanrichtungsverteilung ergibt sich dann als Kombination aus den Verdrehungen der Schichtscanrichtungsanordnung zwischen den Schichten im Segment, Zur Optimierung der Segmentscanrichtungsverteilung können dann also vorzugsweise einfach die relativen Orientierungen der Schichtscanrichtungsanordnungen verschiedener Schichten des Segments zueinander optimiert werden, wobei die Verdrehungen der Schichtscanrichtungsanordnung zwischen den Schichten im Segment durch geeignete Steuerbefehle definiert werden können, mit denen die Produktionsvorrichtung beim Aufbau des Bauteils gesteuert werden kann.
Vorzugsweise umfasst zumindest ein Prozessparameterwert des Parametersatzes auch eine Spurbreite zwischen zwei Verfestigungsbahnen, d.h. beispielsweise welcher Hatchabstand gewählt wird. Diese Spurbreite kann unabhängig von der Schichtscanrichtungsanordnung im Parametersatz festgelegt sein.
Vorzugsweise wird innerhalb des Optimierungsverfahrens, z. B. in der Zielfunktion, eine Ausrichtung des Fertigungsprodukts bezogen auf eine Hauptaufbaurichtung (d. h. eine relative Orientierung im Bauraum) als eine weitere Optimierungsvariable berücksichtigt. Als Hauptaufbaurichtung wird bei einem schichtweisen Aufbau in der Regel die Richtung senkrecht zu den Schichten angesehen, in die die Schichten nach und nach übereinander aufgebaut werden. Bei einem Strahlschmelzverfahren, insbesondere Laserschmelzverfahren, wird in der Regel ein kartesisches Koordinatensystem x,y,z als Referenzsystem definiert, wobei die x-Richtung und die y-Richtung parallel zu den Schichtebenen verlaufen bzw. die Ebene des Baufelds aufspannen und die „z-Richtung“ senkrecht vom Baufeld nach oben weist, also der Hauptaufbaurichtung entspricht.
Am Ende des Optimierungsprozesses, d. h. nach erfolgter Optimierung, kann die dabei gefundene optimierte Orientierung als weiterer optimierter Prozessgrößenwert bereitgestellt werden. Dies kann insoweit von Vorteil sein, da ja die Orientierung im Bauraum die Lage der Segmentgrenzen im Raum beeinflusst. Durch die Berücksichtigung der Orientierung ist es möglich, dass bei der Optimierung z. B. auch auf eine Reduzierung oder sogar Minimierung von Überhängen und/oder Supportstrukturen (Stützstrukturen) abgezielt wird.
Im Optimierungsverfahren werden, z. B. in der Zielfunktion oder auch auf andere Weise, erfindungsgemäß verschiedene Anforderungsdaten berücksichtigt. Die Anforderungsdaten können vorzugsweise eine oder mehrere „Ziel-Produktionsdaten“ und/oder „Ziel-Eigenschaftsdaten“ und/oder „Nebenbedingungen“ umfassen.
Besonders bevorzugt können hierbei eine oder mehrere der folgenden Ziel-Produktionsdaten berücksichtigt werden:

- Baurate im additiven Aufbauprozess.
- Materialart des Aufbaumaterials (Dadurch kann nicht nur das Material festgelegt sein, sondern auch die Konsistenz, z. B. ob es sich um ein Pulver handelt und wenn ja, mit welchen Parametern.).
- Aufbautechnologie (D. h. die Art des Aufbauverfahrens wie Laserschmelzen, Elektronenstrahlschmelzen etc.).
- Maschinentyp (D. h. der Typ der genutzten Produktionsvorrichtung.).

Ebenso bevorzugt können hierbei eine oder mehrere der folgenden Ziel-Eigenschaftsdaten berücksichtigt werden:

- Ziel-Belastungsdaten (Z. B. Informationen über Belastungen, die das Bauteil aushalten muss.).
- Steifigkeit (D. h. ein Widerstand gegen elastische Verformung des Fertigungsprodukts im Bereich des jeweiligen Segments).
- Festigkeit (D. h. ein Widerstand gegen plastische Verformung des Fertigungsprodukts im Bereich des jeweiligen Segments.).
- Masse und/oder Massenverteilung des Fertigungsprodukts (in vielen Fällen wird hierbei darauf abgezielt, eine möglichst geringe Masse, d. h. eine Massenreduktion zu erreichen, damit Fertigungsprodukt möglichst leicht wird und/oder zur Einsparung des Materialaufwands. Ebenso könnte aber, je nach Bauteil, auch bewusst, zumindest lokal eine möglichst große Masse verlangt werden, z. B. bei Schwungmassen oder dergleichen.).
- Oberflächenzugänglichkeit (Beispielsweise kann durch bestimmte Anforderungsdaten betreffend die Oberflächenzugänglichkeit dafür gesorgt werden, dass eine Nachbearbeitung des Bauteils sichergestellt oder erleichtert wird. So erfordert z. B. eine gute Entfernbarkeit von Supportstrukturen meist eine gute Zugänglichkeit. Die Zugänglichkeit lässt sich im Optimierungsverfahren auch vorzugsweise mit einem geeigneten Verfahren, bspw. einem Raytracing-Verfahren oder wie in M. Inui, S. Nagano and N. Umezu, Fast computation of accessibility cones for assisting 3 + 2 axis milling; COMPUTER-AIDED DESIGN & APPLICATIONS, 2018, VOL. 15, NO. 5, 667-676 beschrieben, in einem separaten Verfahrensschritt bzw. Prozessschritt prüfen.).
- Supporteigenschaften (Hierbei kann berücksichtigt werden, welche Eigenschaften eventuelle Supportstrukturen aufweisen sollten, z. B ob sie zur Unterstützung und/oder zur Wärmeableitung dienen sollen. Hierbei ist zu beachten, dass eine Supportstruktur für eine Wärmeableitung nicht zwingend an das Bauteil massiv angebunden sein muss, es könnte sich dann auch zwischen Supportstruktur und Bauteil eine Pulverschicht befinden, welche mindestens einer (realen) Schichtstärke entspricht. (Zudem können Überhänge eines Bauteils so gestaltet werden, dass man ohne „stützende Supports“ auskommt.)

Auch bevorzugt können hierbei eine oder mehrere der folgenden Nebenbedingungen berücksichtigt werden:

- Chemische Eigenschaften (z. B. dass das Material für das Bauteil nicht rostend sein soll.),
- Geometrische Daten (z. B. bestimmte exakt einzuhaltende Maße oder Maximalmaße/Mindestmaße des Bauteils, wie eingangs schon erläutert.).

Darüber hinaus können eine Vielzahl weiterer Anforderungsdaten berücksichtigt werden, je nach Art des Fertigungsprodukts (Bauteils). Einige Anforderungsdaten können im Übrigen auch sowohl als „Ziel-Produktionsdaten“ als auch als „Ziel-Eigenschaftsdaten“ oder als „Nebenbedingungen“ gesehen bzw. deklariert werden. Ebenso können einige der Daten, insbesondere die Ziel-Eigenschaftsdaten, die die Belastbarkeit des Bauteils betreffen, oder die chemischen Eigenschaften bzw. chemische Beständigkeit auch als Qualitätsanforderungsdaten angesehen werden, wie sie bereits oben genannt wurden.
Besonders bevorzugt können die Anforderungsdaten im Optimierungsverfahren mit einer vordefinierbaren Gewichtung berücksichtigt werden, d.h. es kann eingestellt werden, welche Anforderungsdaten z. B. wichtiger sind und welche relativ dazu weniger wichtig.
Vorzugsweise kann die Zielfunktion eine Mehrzahl von Teilfunktionen umfassen, denen jeweils bestimmte Anforderungsdaten zugeordnet sind, d.h. jede der Teilfunktionen steht dann für eine bestimmte Anforderung.
Eine Berücksichtigung der Anforderungsdaten im Optimierungsverfahren mit einer vordefinierbaren Gewichtung kann dann besonders bevorzugt einfach dadurch realisiert werden, indem die Zielfunktion eine Summe von gewichteten Teilfunktionen umfassen, wobei die Teilfunktionen ja spezifischen Anforderungsdaten zugeordnet sind.
Wie später noch gezeigt wird, können in einem iterativen Optimierungsverfahren auch einzelne Teilfunktionen in separaten Iterationsschleifen getrennt von anderen Teilfunktionen bzw. Optimierungsparametern optimiert werden. Je nach konkreter Ausgestaltung kann so der Rechenaufwand reduziert werden.
Wie eingangs erwähnt kann ein (optimaler) Parametersatz zum Aufbau einer Schicht ein Tupel von Prozessparameterwerten umfassen, mit denen Maschine gesteuert wird. Vorzugsweise umfasst der Parametersatz dabei einen oder mehreren der folgenden Prozessparameter:

- Leistung des Energiestrahls (Z. b. die Laserleistung, bei einem Laserschmelzverfahren.).
- Scangeschwindigkeit.
- Hatchabstand.
- Energiestrahldurchmesser
- Intensitätsverteilung des Energiestrahls
- Bei Laser als Energiestrahl: Betriebsmodus kontinuierlich oder gepulst
- Leistungskurven des Energiestrahls

Für die Auswahl eines optimierten bzw. optimalen Parametersatzes aus den zur Verfügung stehenden Kandidaten-Parametersätzen kommen im Prinzip verschiedenen Kriterien und/oder Verfahren in Frage.
Bei einer bevorzugten Vorgehensweise wird für zumindest einen Teil der Kandidaten-Parametersätze (also mindestens für einen, vorzugsweise aber mehrere der Kandidaten-Parametersätze, besonders bevorzugt für alle zur Verfügung stehenden Kandidaten-Parametersätzen) jeweils zumindest ein Parametersatz-Eignungswert ermittelt. Eine Auswahl eines optimalen Parametersatzes aus den Kandidaten-Parametersätzen kann dann unter Nutzung der Parametersatz-Eignungswerte der Kandidaten-Parametersätze erfolgen.
Dieser Parametersatz-Eignungswert kann ein skalarer Wert sein, vorzugsweise zwischen 0 und 1, der ein Maß für die Eignung angibt, dass der betreffenden Kandidaten-Parametersatz bestimmte Anforderungsdaten erfüllt. Er wird im Folgenden auch als „Parameter Set Score“ (oder kürzer auch als „PS-Score“) bezeichnet.
An dem Wert des PS-Score eines Kandidaten-Parametersatzes im Vergleich zu den PS-Scores der anderen möglichen Kandidaten-Parametersätze kann dann zum Beispiel festgestellt werden, ob gerade dieser Kandidaten-Parametersatz der geeignetste Kandidaten-Parametersatz ist, um bestimmte, definierte Anforderungsdaten zu erfüllen, bzw. der PS-Score kann als Maß angesehen werden, mit welcher Wahrscheinlichkeit der Kandidaten-Parametersatz der Beste ist. So könnte beispielsweise ein Kandidaten-Parametersatz mit einem PS-Score von nahe 1 auch nahezu hundertprozentig geeignet sein, um die Anforderung zu erfüllen.
Besonders bevorzugt werden dabei für zumindest einen Teil der Kandidaten-Parametersätze jeweils mehrere anforderungsspezifische Parametersatz-Eignungswerte (also anforderungsspezifische PS-Scores) für unterschiedliche Anforderungsdaten ermittelt. D. h. der anforderungsspezifische PS-Score kann als Vergleichsmaß herangezogen werden, um zu klären, welcher der zur Verfügung stehenden Kandidaten-Parametersätze der Beste ist, um das jeweils genau definierte spezifische Anforderungsdatum, z. B. die geforderte Baurate und/oder Festigkeit, zu erfüllen. Beispiele zur Ermittlung von möglichen (anforderungsspezifischen) PS-Scores werden später noch gegeben.
Da es im Optimierungsverfahren erforderlich ist, auch bei mehreren unterschiedlichen, zum Teil sogar widerstreitenden, Anforderungen eine Auswahl eines optimalen Parametersatzes zu treffen, können ganz besonders bevorzugt die anforderungsspezifischen Parametersatz-Eignungswerte für einen Kandidaten-Parametersatz jeweils zu einem Gesamt-Parametersatz-Eignungswert für den jeweiligen Kandidaten-Parametersatz kombiniert werden. Die Auswahl eines optimalen Parametersatzes aus den Kandidaten-Parametersätzen kann dann unter Nutzung der Gesamt-Parametersatz-Eignungswerte der Kandidaten-Parametersätze erfolgen.
Beispiele zur geeigneten Kombination von möglichen (anforderungsspezifischen) PS-Scores werden ebenfalls später noch gegeben. Die Art der Kombination kann im Übrigen auch wiederum von den Anforderungen abhängen.
Bevorzugt kann das Kombinationsverfahren eine Multiplikation der anforderungsspezifischen Parametersatz-Eignungswerte umfassen. Insbesondere kann ein Gesamt-Parametersatz-Eignungswert durch einfache Multiplikation aller anforderungsspezifischen Parametersatz-Eignungswerte des betreffenden Kandidaten-Parametersatz gewonnen werden.
Die Bestimmung des optimalen Parametersatz, also des ersten optimierten Prozessgrößenwerts, im Optimierungsverfahren kann also wie zuvor erläutert durch eine Auswahl mithilfe der den Kandidaten-Parametersätzen zugeordneten (Gesamt-)PS-Scores erfolgen, d.h. insbesondere auch ohne Nutzung der Zielfunktion, wogegen für die optimierte Segmentscanrichtungsverteilung (als zweiten optimierten Prozessgrößenwert) und die optimierten Segmentgrenzen (als dritten optimierte Prozessgrößenwert) bevorzugt die definierte Zielfunktion genutzt wird.
Das Optimierungsverfahren kann wie schon erwähnt bevorzugt mehrere Iterationsschritte, also zumindest einen Verfahrensteil, der iterativ mehrfach durchlaufen werden kann, umfassen. Dabei kann zum Beispiel in einem oder mehreren Schritten die Auswahl des optimalen Parametersatz, z. B. mithilfe der (Gesamt-)PS-Scores, erfolgen und in einem oder mehreren anderen Schritten können, z. B. unter Nutzung der Zielfunktion oder von Teilfunktionen, die optimierte Segmentscanrichtungsverteilung und die optimierten Segmentgrenzen und gegebenenfalls in wieder anderen Schritten noch weitere optimierte Prozessgrößenwerte (mithilfe oder ohne die Zielfunktion) ermittelt werden, wie später noch anhand von Beispielen erläutert wird.
Eine so aus mehreren Schritten aufgebaute Iterationsschleife kann dann mehrfach durchlaufen werden, bis ein vorbestimmtes Abbruchkriterium erfüllt ist. Dieses Abbruchkriterium kann vorzugsweise erfüllt sein, wenn die in der aktuellen Iterationsschleife gefundenen Prozessgrößenwerte optimal sind, also bei einem erneuten Durchlauf nicht wesentlich bessere Werte gefunden werden, und/oder wenn alle Anforderungen nach vordefinierten Bewertungskriterien ausreichend erfüllt sind und/oder wenn z. B. eine bestimmte Anzahl von Durchläufen erreicht ist. Andere Abbruchkriterien sind ebenfalls denkbar.
Bevorzugt wird im Optimierungsverfahren zunächst eine Start-Konfiguration bestimmt, wobei zur Bestimmung der Start-Konfiguration zumindest Start-Segmente definiert bzw. festgelegt werden und für jedes Start-Segment ein Start-Parametersatz aus der Anzahl von Kandidaten-Parametersätzen ausgewählt und eine Start-Segmentscanrichtungsverteilung bestimmt wird. Die Start-Konfiguration kann z. B. in einem ersten Schritt des Optimierungsverfahrens gleich nach der Definition des Gebiets gewählt werden.
Als Start-Parametersatz kann vorzugsweise für ein Segment jeweils derjenige Kandidaten-Parametersatz ausgewählt werden, der zu der höchsten Baurate in dem Segment führt. Ebenso können die Start-Parametersätze aber auch anders gewählt werden, z. B. einfach stochastisch.
Es wird an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass für die oben schon erwähnten „Pulversegmente“ (also nicht zu verfestigte Segmente im Gebiet) z. B. die Energiestrahl- bzw. Laserleistung im Start-Parametersatz einfach als 0 gesetzt werden kann, d. h. in diesen Segmenten wird entsprechend keine Energie eingebracht. Dieser Wert wird dann für dieses Pulversegment permanent beibehalten, d. h. er wird während des Optimierungsverfahrens bzw. der Iteration nicht verändert. Dagegen können sich aber durchaus die Grenzen des Pulversegments zu benachbarten Segmenten verschieben, wenn im Optimierungsverfahren auch die Bauteiltopologie optimiert werden soll.
Das Optimierungsverfahren umfasst vorzugsweise zumindest einen Zustandsermittlungsschritt, in welchem für ein Fertigungsprodukt, welches mit den aktuellen Prozessgrößenwerten aus dem gewünschten Aufbaumaterial gebaut würde, eine „Zustandsbeschreibung“ ermittelt wird. Die „aktuellen Prozessgrößenwerte“ sind dabei in einem iterativen Verfahren, die Prozessgrößenwerte, die im aktuellen Durchlauf der Iterationsschleife gelten. Im ersten Durchlauf sind die aktuellen Prozessgrößenwerte die Prozessgrößenwerte der o. g. Start-Konfiguration.
Zur Ermittlung der Zustandsbeschreibung im Zustandsermittlungsschritt kann der Zustand des aktuellen Systems vorzugsweise simuliert werden (also wie sich das betreffende Segment des - noch virtuellen - Fertigungsprodukts, für das gerade die optimalen Prozessgrößenwerte gesucht werden, z. B. unter einer bestimmten Belastung verhalten würde, wenn es mit den aktuellen Prozessgrößenwerten produziert werden würde). Daher könnte der Zustandsermittlungsschritt auch als „Zustandssimulationsschritt“ bezeichnet werden. Besonders bevorzugte Simulationsverfahren umfassen z. B. eine Finite Elemente Methode oder Finite Volumen Simulation. Beispielsweise kann eine Lastsimulation oder eine Schwingungssimulation mit dem (virtuellen) Bauteil durchgeführt werden und das Ergebnis ist dann die mögliche Belastung oder die Eigenfrequenz des Systems bzw. Bauteils unter Voraussetzung der aktuellen Konfiguration der Prozessgrößenwerte.
Bevorzugt wird die Zustandsbeschreibung mit vordefinierten Qualitätsanforderungen an das Fertigungsprodukt verglichen. Dabei kann überprüft werden, ob das Fertigungsprodukt die vordefinierten Qualitätsanforderungen erfüllt. Der Zustandssimulationsschritt kann hierzu als (Qualitäts-)Anforderungssimulation erfolgen, also unter Nutzung von Qualitätsanforderungsdaten, die vorgeben, wie sich das Bauteil unter bestimmten Belastungen bzw. Einwirkungen von bestimmten Kräften verhalten darf bzw. soll. Der Zustandssimulationsschritt kann insbesondere unter Nutzung zumindest eines Teils der Anforderungsdaten erfolgen, welche auch geeignete Qualitätsanforderungsdaten umfassen können. Die Anforderungsdaten können also bei der Auswahl des optimalen Parametersatzes und in der Zielfunktion genutzt werden.
Sofern die Zustandsbeschreibung die vordefinierten Qualitätsanforderungen nicht erfüllt, kann bevorzugt eine (weitere) Veränderung der aktuellen Prozessgrößenwerte erfolgen. Eine solche weitere Veränderung kann sowohl in weiteren separaten Optimierungsprozessschritten bzw. Verfahrensschritten erfolgen, wie sie später noch beschrieben werden bzw. in verschiedene Schritten im weiteren Verfahren integriert sein.
Optional kann nach einer weiteren Veränderung der Prozessgrößenwerte erneut ein Zustandsermittlungsschritt sowie ein Vergleich der Zustandsbeschreibung mit den vordefinierten Anforderungen erfolgt. D.h. auch diese Kontrolle kann in einer Iterationsschleife erfolgen. Ein Abbruchkriterium dieser Iterationsschleife kann z. B. ein Erfolg sein (die Zustandsbeschreibung erfüllt die vordefinierten Anforderungen) aber auch das Erreichen einer Anzahl von maximalen Iterationen. Dann kann - sofern erforderlich - notfalls auch noch einmal ganz von neuem mit einer geänderten Start-Konfiguration begonnen werden (z. B. auch mit einem anderen Material).
Das Optimierungsverfahren kann dann verschiedene weitere Optimierungsprozessschritte - z. B. auch in einzelnen iterativen Schleifen - umfassen.
Beispielsweise kann jeweils zunächst in einem, bevorzugt dem Zustandsermittlungsschritt nachfolgend ersten, Schritt eine Auswahl eines anderen Kandidaten-Parametersatz für zumindest ein Segment erfolgen, der den Parametersatz der Start-Konfiguration ersetzt. Dies ist z. B. für alle die Segmente sinnvoll, in denen gemäß dem Ergebnis aus dem Zustandsermittlungsschritt die (Qualitäts-)Anforderungen nicht erfüllt sind. Vorzugsweise erfolgt diese Auswahl eines neuen aktuellen Parametersatzes unter Nutzung der Parametersatz-Eignungswerte (insbesondere der Gesamt-Parametersatz-Eignungswerte) der Kandidaten-Parametersätze, wie sie oben bereits beschrieben wurden. Wenn dabei ein zu der jeweiligen Anforderung passender anforderungsspezifischer Parametersatz-Eignungswert berücksichtigt wird, kann mit hoher Wahrscheinlichkeit ein neuer aktueller Parametersatz gefunden werden, der die Anforderungen erfüllt. Am Ende dieses Schritts liegen dann vorzugsweise für das jeweilige Segment bzw. für alle Segment, für die eine Aktualisierung erfolgt ist, bessere aktuelle Parametersätze vor.
Alternativ oder zusätzlich kann auch jeweils in einem (weiteren) Schritt eine Veränderung zumindest einer Segmentgrenze zwischen zumindest zwei Segmenten erfolgt, d.h. es können die Segmentgrenzen zwischen den Segmenten verschoben werden.
Eine Veränderung und somit Optimierung von Segmentgrenzen, und somit der Form von Segmenten kann wie erwähnt besonders bevorzugt unter Nutzung einer sogenannten Phasenfeldmethode, insbesondere nach Art einer Multi-Phasenfeld-Methode, erfolgen, wie später anhand eines Beispiels noch genauer erläutert wird.
Besonders bevorzugt wird in zumindest einem der beiden vorgenannten Schritte auch gleich eine geänderte bzw. aktualisierte Segmentscanrichtungsverteilung ermittelt. Auch hierbei kann die Zielfunktion (oder Teilfunktion) genutzt werden.
Am Ende der zuvor beschriebenen Abfolge von Schritten liegen dann vorzugsweise verbesserte Segmente mit verbesserten aktuellen Parametersätzen und verbesserten Segmentscanrichtungsverteilungen vor, d.h. es liegt dann eine verbesserte Konfiguration bzw. verbesserte aktuelle Prozessgrößenwerte vor.
Bei einer besonders bevorzugten Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird im Rahmen des Optimierungsverfahrens (z. B. in einem der zuvor genannten Schritte) zur Ermittlung bzw. zur Auswahl einer geänderten (aktualisierten) Segmentscanrichtungsverteilung für ein Segment eine Eigenschaftsdatenbank eines Eigenschaftsdatenbanksystems genutzt. In einem solchen Eigenschaftsdatenbanksystem können Eigenschaften des zu bauenden Fertigungsprodukts bzw. genauer von einzelnen Schichten und/oder von daraus gebildeten Segmenten des Fertigungsprodukts in Abhängigkeit von dem jeweiligen Prozessparametersatz der betreffenden Schicht bzw. des betreffenden Segments und gegebenenfalls in Abhängigkeit von der Segmentscanrichtungsverteilung hinterlegt sein.
Zur Realisierung eines solchen Eigenschaftsdatenbanksystems gibt es verschiedenen Möglichkeiten. Insbesondere kann das Eigenschaftsdatenbanksystem auch mehrere Eigenschaftsdatenbanken umfassen, z. B. mit unterschiedlichen Eigenschaften und/oder Parameterzuordnungen.
Vorzugsweise umfasst das Eigenschaftsdatenbanksystem eine sogenannte „Basiseigenschaftsdatenbank“. In dieser können „Basiseigenschaften“ von einzelnen Schichten in Abhängigkeit von zum Aufbau der Schichten zu verwendenden bzw. verwendeten Prozessparametersätzen (einschließlich der Schichtscanrichtungsanordnung bzw. Hatchrichtungsanordnung oder die Art des Aufbaumaterials, die ja auch ein Prozessparameter des jeweiligen Prozessparametersatzes sind) hinterlegt sein. Den einzelnen Parametersätzen ist also in einer solchen Datenbank jeweils zumindest ein Basiseigenschaftswert, bevorzugt jeweils eine Gruppe von Basiseigenschaftswerten, zugeordnet, den/die eine Schicht des Segments bzw. Bauteils aufweisen würde, wenn die jeweilige Schicht unter Verwendung des zugeordneten Parametersatz gefertigt würde.
Verfahren zum Aufbau und zur Nutzung einer solchen Basiseigenschaftsdatenbank werden später noch erläutert. insbesondere können aus diesen Basiseigenschaften der Schichten dann Makro-Eigenschaften bzw. „Makroeigenschaftswerte“ eines aus den Schichten gebildeten Segments oder sogar ganzen Bauteils ermittelt werden.
Ein solcher „Makroeigenschaftswert“ beschreibt einen Eigenschaftswert auf makroskopischer Ebene bzw. aus makroskopischer Sicht, also welche Eigenschaft das komplette Segment aufweist, wie z. B. eine Wärmeleitfähigkeit, eine Bruchfestigkeit etc. Vorzugsweise werden im Rahmen des Verfahrens gleich mehrere Makroeigenschaftswerte des Segments bzw. mehrerer Segmente des Bauteils ermittelt. Ein Makroeigenschaftswert kann einen tensoriellen Wert umfassen, wie z. B einen Elastizitätstensor, aber ebenso einen kategorischen Wert, wie z. B. Korrosionsbeständigkeit oder nicht, Beschaffenheit einer Gitterstruktur, z. B. kubisch-flächenzentriert (kfz), kubisch-raumzentriert (krz) oder hexagonal dichtest-gepackt (hdp). Verschiedene Makroeigenschaftswerte werden später noch erläutert.
Sofern die Eigenschaften der einzelnen Segmente des Bauteils auf makroskopischer Ebene, also die „Makroeigenschaftswerte“ bekannt sind, können sich somit auch Hinweise auf die Bauteileigenschaften und die Qualität des Bauteils insgesamt ergeben, insbesondere ob es bestimmten Qualitätsanforderungen genügt. Die Makroeigenschaftwerte der Segmente können also auch in dem o. g. Zustandsermittlungsschritt zur Ermittlung einer Zustandsbeschreibung des Fertigungsprodukts genutzt werden.
Bevorzugt kann die Basiseigenschaftsdatenbank für eine Mehrzahl von verschiedenen Parametersätzen jeweils als einen Basiseigenschaftswert eine „Textur“ einer Schicht umfassen, welche unter Nutzung des jeweiligen Parametersatzes (also auch unter Nutzung eines bestimmten Aufbaumaterials) in einem additiven Aufbauprozess gefertigt wurde. Als Textur wird dabei die Gesamtheit der Orientierungen der Kristallite innerhalb eines Gefüges bezeichnet, d. h. es handelt sich hierbei um eine kristallographische Textur, welche nicht mit einer Oberflächentextur, wie z. B. der Rauigkeit einer Oberfläche, zu verwechseln ist. Besonders bevorzugt wird dabei die Textur in Form der sogenannten „Orientierungsdichteverteilungsfunktion“ (Orientation Distribution Function; ODF) beschrieben, wie später noch erläutert wird.
Die Textur bzw. ODF kann beispielsweise in einer Messung unter dem Rasterelektronenmikroskop mit einem EBSD-Verfahren (EBSD = Electron Backscatter Diffraction; Elektronenrückstreubeugung) oder anderen Verfahren bestimmt werden, die ebenfalls später noch erläutert werden.
Alternativ oder besonders bevorzugt zusätzlich kann die Basiseigenschaftsdatenbank auch weitere Basiseigenschaftswerte umfassen, die z. B. auch jeweils auf Basis der Textur, insbesondere der Orientierungsdichteverteilungsfunktion, der Schicht für den Parametersatz ermittelt werden können. Dabei können die weiteren Basiseigenschaften aus der Textur bzw. ODF unter Nutzung der bekannten Eigenschaften der Einkristalle des Aufbaumaterials (z. B. durch Mittelung bzw. Homogenisierungsverfahren, wie sie später noch erläutert werden) berechnet werden. Z. B. kann es sich bei solchen Basiseigenschaften um die Fließgrenze, eine Zugfestigkeit in beliebige Richtungen, etc. umfassen, um nur einige zu nennen. Umgekehrt könnte aber auch die Textur aus anderen Basiseigenschaftswerten oder Makroeigenschaftswerten, wie dem Elastizitätstensor, abgeleitet werden.
Vorzugsweise kann die Basiseigenschaftsdatenbank jeweils Basiseigenschaftswerte für eine Referenzorientierung der jeweiligen Schichtscanrichtungsanordnung, insbesondere Hatchrichtungsanordnung, umfassen. Die Referenzorientierung bzw. Referenzausrichtung kann dabei willkürlich gewählt sein.
Es kann dann für eine Schicht, deren Schichtscanrichtungsanordnung, und somit auch deren „Intraschichtscanrichtungsverteilung“, gegenüber der Referenzorientierung um zumindest einen Rotationswinkel (in eine beliebige Richtung um die Hauptaufbaurichtung, also um die senkrechte zu den Schichtebenen) verdreht ist, ein Basiseigenschaftswert jeweils unter Nutzung des Rotationswinkels aus dem für die Referenzorientierung hinterlegten, entsprechenden Basiseigenschaftswert ermittelt bzw. berechnet werden. Dies ist durch einfache Winkelumrechnungen möglich. Eine Verdrehung der Schichtscanrichtungsanordnung, insbesondere Hatchrichtungsanordnung, von Schicht zu Schicht ist z. B bei Strahlschmelzverfahren üblich. Typisch wäre hierbei z. B. ein 67°-Rotationswinkel von Schicht zu Schicht.
Zur Ermittlung eines Makroeigenschaftswerts eines Segments gibt es verschiedene Möglichkeiten:

Bei einer bevorzugten Vorgangweise wird wie erwähnt ein Makroeigenschaftswert eines Segments mit mehreren übereinanderliegenden Schichten jeweils aus den Basiseigenschaftswerten der einzelnen Schichten ermittelt bzw. kombiniert. Dies erfolgt vorzugsweise mittels eines mathematischen „Homogenisierungsverfahrens“.

Das Homogenisierungsverfahren kann bevorzugt zumindest einen der nachfolgenden Homogenisierungsschritte nutzen:

- Bildung eines Mittelwerts der Basiseigenschaftswerte der einzelnen Schichten. Dieser Mittelwert kann dann den Makroeigenschaftswert bilden. (Entsprechend dem später noch erläuterten Verfahren von Voigt.)
- Bildung eines Mittelwerts der Kehrwerte der Basiseigenschaftswerte der einzelnen Schichten und Bildung des Kehrwerts des Mittelwerts. In diesem Fall kann dieser Kehrwert des Mittelwerts dann den Makroeigenschaftswert bilden. (Entsprechend dem später noch erläuterten Verfahren von Reuss.)
- Bildung eines Mittelwerts durch eine additive Mischung bzw. additiv gewichtete Mischung oder additiv richtungsabhängig gewichtete Mischung der vorhergehenden genannten Kombinationen.

Dabei wird besonders bevorzugt eine Auswahl, welcher der vorgenannten Homogenisierungsschritte genutzt wird, in Abhängigkeit von einer zu prüfenden Qualitätsanforderung und/oder einer Mikrostruktur der Schicht getroffen. Die „Mikrostruktur“ wird dabei durch die Morphologie und mittlere Größe der Körner in den Schichten bestimmt. Die Mikrostruktur kann z. B. auch bei einer Messung unter dem Rasterelektronenmikroskop in einem EBSD-Verfahren mitbestimmt werden.
Vorzugsweise wird zumindest ein Makroeigenschaftswert zumindest eines Segments unter Nutzung einer bereitgestellten Basiseigenschaftsdatenbank ermittelt.
Alternativ oder zusätzlich umfasst das Eigenschaftsdatenbanksystem bevorzugt eine sogenannte „Makroeigenschaftsdatenbank“. In dieser kann für verschiedene Kombinationen von Segmentscanrichtungsverteilungen und Parametersätzen (auch in Abhängigkeit vom Aufbaumaterial) zumindest einen Makroeigenschaftswert, bevorzugt jeweils eine Gruppe von Makroeigenschaftswerten, von Segmenten (bestehend aus mehreren Schichten) hinterlegt sein, die mit der in der Datenbank zugeordneten Segmentscanrichtungsverteilung und dem zugeordneten Parametersatz erstellt würden oder wurden.
Für die Ermittlung bzw. Auswahl einer geänderte Segmentscanrichtungsverteilung für ein Segment kann dann bevorzugt berücksichtigt werden, ob für eine bestimmte, im nächsten Schritte eventuell vorgesehene, Kombination (d.h. eine „Kandidaten-Kombination“) von möglicher Segmentscanrichtungsverteilung und (z. B. innerhalb des Optimierungsverfahrens gerade) aktuellen Parametersatz (einschließlich dem Aufbaumaterial) bereits ein Makroeigenschaftswert in der Makroeigenschaftsdatenbank eingetragen ist.
Ist dies der Fall, kann abgewägt werden, ob für das zu fertigende Segment diese bereits hinterlegte Segmentscanrichtungsverteilung (und somit insbesondere auch die Hatchrichtungsanordnung in den einzelnen Schichten bzw. „Standard“-Hatchstrategie) genutzt wird, was u. U. rechentechnisch und zeitlich viel günstiger aber zum Beispiel eventuell langsamer im Aufbau ist, oder ob man eine noch nicht hinterlegte Strategie mit individueller Hatchrichtungsanordnung herangezogen wird, die möglicherweise schneller ist und/oder andere Vorteile haben könnte, aber dafür eine aufwendigere Berechnung aus einzelnen Basiseigenschaftswerten in Kauf genommen werden muss.
Ist dagegen keine „Standard“-Aufbaustrategie, insbesondere „Standard“-Hatchstrategie, nutzbar muss ohnehin eine aufwendigere Berechnung aus Basiseigenschaftswerte erfolgen.
Einerseits ist die Ermittlung von Makroeigenschaftswerten für komplette Segmente durch Abfrage in einer Makroeigenschaftsdatenbank sehr viel einfacher und schneller als eine Ermittlung der Makroeigenschaftswerte für das Segment aus den Basiseigenschaften der einzelnen Schichten. Andererseits kostete die Erstellung und Hinterlegung einer Vielzahl von Makroeigenschaftswerten erhebliche Rechenzeit und Speicherplatz.
In der Makroeigenschaftsdatenbank befinden sich daher vorzugsweise zumindest Makroeigenschaftswerte, bevorzugt Gruppen von Makroeigenschaftswerten, für die am häufigsten genutzten Aufbaustrategien, insbesondere beim Strahlschmelzverfahren „Standard-Belichtungsstrategien“ bzw. sogenannte „Standard-Hatchstrategien“, die regelmäßig genutzt werden. Typische Standard-Hatchstrategien beim Strahlschmelzverfahren sind das sogenannte 67°-Hatching oder das x-y-Hatching (=90°-Hatching). Bei diesen Verfahren wird von Schicht zu Schicht die Orientierung der Hatchstrategie um 67° bzw. 90° gedreht, wobei die Hatchstrategie im Wesentlichen unverändert bleibt.
Kommen bestimmte Abfragen mehrfach vor, werden sie sinnvollerweise in die Einträge der „Standard“-Hatchstrategien der Makroeigenschaftsdatenbank aufgenommen. Ein Datenbanksystem könnte daher bevorzugt so aufgebaut sein, dass registriert wird, welche Kombinationen von Segmentscanrichtungsverteilungen und Parametersätzen besonders häufig genutzt werden, und dann dementsprechend neue Einträge in der Makroeigenschaftsdatenbank aufgebaut werden, d. h. das Datenbanksystem „lernt“ quasi hinzu.
Wie erwähnt gibt es neben der Textur bzw. ODF eine Vielzahl weiterer Eigenschaftswerte (insbesondere Basis- bzw. Makro-Eigenschaftswerte), die von Interesse sein können. Diese können meist aus der Textur bzw. ODF unter Nutzung der bekannten Eigenschaften der Einkristalle des Aufbaumaterials (z. B. durch Mittelung) berechnet werden.
Besonders bevorzugt umfasst zumindest einer der Eigenschaftswerte, insbesondere der Basis- bzw. Makro-Eigenschaftswerte, zumindest einen Wert eines der folgenden Werkstoffparameter:

- Elastizitätstensor
- „Zugfestigkeitstensor“ (Dieser gibt an, bei welcher mechanischen Spannung an einem Ort im Werkstück ein bestimmtes Fließkriterium vorliegt; eine Definition der Einträge der Tensorvariablen für das jeweilige Fließkriterium findet sich z. B. in J. Betten, Kontinuumsmechanik, 1993, Springer-Verlag)
- Fließgrenzenverteilung (beispielsweise in Form des Hill-Tensors, wie auch in dem Buch von J. Betten zu finden ist)
- Verfestigungskoeffizient
- Wärmeleitfähigkeit
- Bruchfestigkeit.

Vorzugsweise kann ein solcher Eigenschaftswert für zumindest einen Werkstoffparameter mehrere richtungsabhängige Teilwerte umfassen, d.h. die Eigenschaftswerte können auch anisotrop sein. Allgemein kann daher ein Eigenschaftswert als Tensor definiert sein, z. B. als ein Vektor (Tensor 1.-Stufe) oder eine Matrix (Tensor 2.-Stufe), um drei Dimensionen bzw. Richtungen zu berücksichtigen, oder auch als Tensor 4. Stufe, um Eigenschaften im Kristallsystem zu berücksichtigen.
Ein Beispiel hierfür wäre der Elastizitätstensor 4. Stufe, wobei die Elastizitätstensoreinträge der verschiedenen Kristallraumrichtungen Werte für einen allgemeinen dreidimensionalen Spannungszustand beinhalten, aus welchen durch Umrechnung die E-Moduli beispielsweise in einer Schicht in x-Richtung und in y-Richtung errechnet werden können.
Ein ähnliches anisotropes Verhalten kann beispielsweise auch bei der Fließgrenzenverteilung oder dem Zugfestigkeitstensor vorliegen. Ohne Beschränkung der Allgemeinheit können auch andere übliche Darstellungsformen genutzt werden, wie beispielsweise die Voigt-Notation.
Eine in den oben beschriebenen Verfahren genutzte Basiseigenschaftsdatenbank kann bevorzugt mit einem Verfahren aufgebaut werden, bei dem zur Ermittlung zumindest eines Basiseigenschaftswerts und/oder einer Mikrostruktur einer Materialschicht für einen bestimmten Parametersatz (umfassend u. a. insbesondere die Aufbaumaterialart und eine Schichtscanrichtungsanordnung bzw. Hatchrichtungsanordnung/Hatchstrategie) jeweils zumindest folgende Schritte durchgeführt werden:

Zunächst wird in einem Testherstellungsverfahren schichtweise zumindest ein Prüfkörper, bevorzugt eine Schar an optimal orientierten Prüfkörpern, aus dem gewählten Aufbaumaterial erzeugt, wobei in zumindest einer Schicht des Prüfkörpers (vorzugsweise in allen Schichten des Prüfkörpers) der Parametersatz genutzt wird, für den der Datenbankeintrag ermittelt werden soll. Als Prüfkörper bieten sich bevorzugt Zugproben, wie z.B. runde oder eckige Zugstäbe oder Balken für die Prüfung nach ASTM 1876-15 [2] oder dergleichen, an.

Dann wird in einem Prüfverfahren unter Nutzung des gefertigten Prüfkörpers zumindest ein Basiseigenschaftswert und/oder eine Mikrostruktur ermittelt.
Dieser Basiseigenschaftswert wird schließlich mit dem Parametersatz verknüpft als Eintrag in der Basiseigenschaftsdatenbank hinterlegt bzw. gespeichert.
Als ein Basiseigenschaftswert für die Basiseigenschaftsdatenbank kann dabei insbesondere die Textur ermittelt werden. Bevorzugt kann auch jeweils gleich eine Gruppe von Basiseigenschaftswerten ermittelt werden, wobei einige der Basiseigenschaftswerte auch wie erwähnt aus der Textur und/oder der Mikrostruktur abgeleitet werden können.
Dabei können verschiedenen Prüfverfahren genutzt werden, wobei die Auswahl des geeigneten Prüfverfahrens von verschiedenen Bedingungen abhängen kann, insbesondere aber von dem zu ermittelnden Basiseigenschaftswert.
Soll beispielsweise eine Textur und/oder Mikrostruktur ermittelt werden, kommen bevorzugt folgende Verfahren in Frage, wobei optional der Prüfkörper für das jeweilige Prüfverfahren geeignet präpariert wird:

- Elektronenrückstreubeugung (EBSD = Electron Backscatter Diffraction): Dies erfolgt vorzugsweise unter Nutzung eines Rasterelektronenmikroskops. Zur Vorbereitung wird der Prüfkörper in einer Messebene, in der die Textur und/oder Mikrostruktur mit dem Rasterelektronenmikroskop gemessen werden soll, durchtrennt, z. B. geschnitten, und optional geschliffen und/oder poliert.
- Röntgendiffraktometrie: Auch hier sollte der Prüfkörper in einer Messebene zuvor durchtrennt, z. B. geschnitten, und optional geschliffen sein. Ein Polieren ist hier meist nicht erforderlich.
- Messung mit Neutronen: Hier ist keine Präparation, insbesondere kein Schneiden, des Prüfkörpers erforderlich. Die Messebene kann eine beliebige Ebene im Prüfkörper sein, vorzugsweise so, dass der Prüfkörper in einer Richtung senkrecht zur Messebene dünner als 10 mm ist.

Die Messebene kann genau in der Schicht des Prüfkörpers liegen, für die der Basiseigenschaftswert ermittelt werden soll, also senkrecht zur Hauptaufbaurichtung, in der die Schichten übereinanderliegen.
Die Messebene kann aber auch quer dazu liegen, insbesondere sich in der Hauptaufbaurichtung erstrecken, um ein Schichtprofil durch mehrere Schichten des Bauteils zu messen und damit gleich einen Makroeigenschaftswert des Segments des Prüfkörpers, durch das sich das Schichtprofil erstreckt, und/oder Basiseigenschaftswerte für mehrere Schichten gleichzeitig zu ermitteln.
Es ist aber auch möglich, innerhalb eines Prüfverfahrens mindestens eine Zugprüfung oder vorzugsweise einen Schwingungstest (beispielsweise mit einer Impulsanregungstechnik nach ASTM 1876-15 [2]) am Prüfkörper durchzuführen, um so zumindest einen Basiseigenschaftswert und/oder Makroeigenschaftswert zu ermitteln. Ein Beispiel hierfür wäre die Ermittlung eines Elastizitätstensors in einem Zug- oder Schwingungstest und eine Ableitung weiterer Basiseigenschaftswerte und/oder Makroeigenschaftswerte daraus.
Bevorzugt kann so z. B. auch ein Eigenschaftsdatenbanksystem geschaffen werden, welches eine Basiseigenschaftsdatenbank umfasst und/oder eine Makroeigenschaftsdatenbank umfasst.
Vorzugsweise umfasst das Optimierungsverfahren zumindest einen „Kavitätenprüfschritt“. In diesem kann geprüft werden, ob im Fertigungsprodukt nach dem Aufbau vorhandene Kavitäten, die ggf. mit unverfestigtem Pulver gefüllt sind, mit einer Oberfläche des Fertigungsprodukts verbunden sind. Dies dient zur Überprüfung, ob das Pulver aus den Kavitäten des Bauteils später entfernbar ist, daher kann dieser Kavitätenprüfschritt auch als „Entpulverungsprüfschritt“ bezeichnet werden.
Bevorzugt kann dabei (virtuell) geprüft werden, ob ein (virtueller) Druckausgleich zwischen der jeweils geprüften Kavität und einer Umgebung des (virtuellen) Fertigungsprodukts möglich ist. Hierzu kann z. B. die Navier-Stokes-Gleichung oder eine andere Gleichung zur Beschreibung strömungsmechanischer Probleme genutzt werden, wobei an der Gebietsoberfläche der Druck = 0 definiert werden kann, in allen Bereichen mit Pulver ein Druck > 0 definiert werden kann und in allen verfestigten Bereichen eine Strömung = 0 definiert werden kann. In die Zielfunktion kann auch ein Term bzw. eine Teilfunktion aufgenommen werden, die einen verbleibenden Druck > 0 bestraft.
Wenn sich im Kavitätenprüfschritt herausstellt, dass nicht alle Kavitäten wunschgemäß entpulvert werden können, wird gegebenenfalls die Geometrie des Bauteils noch einmal geändert. Z. B kann das Optimierungsverfahren dann noch einmal von vorne, insbesondere mit einem anderen Start-Parametersatz, beginnen.
Zusätzlich kann in einem Kavitätenprüfschritt auch beurteilt werden, ob die Kanäle weit genug oder zu eng sind, d.h. wie gut eine Entpulverung von Kavitäten funktionieren würde.
Weiterhin kann das Optimierungsverfahren vorzugsweise zumindest einen Wärmeleitungsprüfschritt umfassen, in welchem geprüft wird, ob eine geplante Wärmebehandlung hinsichtlich vorgegebener Qualitätskriterien mit dem Fertigungsprodukt möglich wäre. Hierbei kann insbesondere geprüft werden, ob die Wärmebehandlung in angemessener Zeit mit ausreichender Endqualität erfolgen kann. ist dies nicht der Fall, könnte ebenfalls das Optimierungsverfahren noch einmal von vorne beginnen, insbesondere mit einem anderen Start-Parametersatz.
Wie oben erwähnt können basierend auf den optimierten Prozessgrößenwerten dann die Steuerdaten für die Produktionsvorrichtung zur additiven Fertigung des eines Fertigungsprodukts generiert werden, sodass die optimierten Prozessgrößenwerte im schichtweisen additiven Aufbauprozess entsprechend einem vorgegebenen Bewertungskriterium ausreichend erreicht werden,
Dabei kann bevorzugt in einem Segment jeweils für einzelne Schichten eine optimale Orientierung der Schichtscanrichtungsanordnung, also insbesondere die Richtung der Hatchrichtungsanordnung bzw. Hatchstrategie der einzelnen Schichten, so gewählt werden, dass insgesamt über alle Schichten im Segment die optimale Segmentscanrichtungsverteilung möglichst gut erreicht bzw. approximiert wird. D. h. die zunächst kontinuierliche Optimierungsvariable „Segmentscanrichtungsverteilung“ wird, bezogen auf die Steuerparameter, diskretisiert, um im schichtweisen Aufbau zu berücksichtigen, dass in einer Schicht jeweils nur eine vordefinierte Schichtscanrichtungsanordnung bzw. Hatchstrategie vorliegt und zwar bevorzugt in jeder Schicht dieselbe Schichtscanrichtungsanordnung, nur gegeneinander gedreht.
Das oben beschriebene Verfahren erlaubt wie gesagt eine allgemeine Optimierung des Eigenschaftsprofils additiv gefertigter Bauteile. Es berücksichtigt die Korrelation zwischen der gewählten Fertigungsstrategie, insbesondere den gewählten Fertigungsgrößen (z. B. die Prozessparameter im Parametersatz), sowie den resultierenden Bauteileigenschaften.
Die wesentlichen auf die Mikrostruktur Einfluss nehmenden Prozessgrößenwerte, welche wiederum die Bauteileigenschaften auf Makroebene bzw. die Qualität des Bauteils im Wesentlichen mitbestimmen, beispielsweise die Maschinenkonfiguration, die Belichtungsstrategie und/oder Nachbearbeitung können mit unterschiedlicher Gewichtung berücksichtigt werden.
Wie erwähnt ist das Verfahren dabei nicht auf die Optimierung im Hinblick auf ein einzelnes Kriterium beschränkt, sondern stellt eine Möglichkeit zur Lösung von Randwertproblemen beliebiger thermophysikalischer sowie fertigungstechnologischer Natur dar. Dabei kann nicht nur die Einhaltung des notwendigen Anforderungsprofils (insbesondere der Qualitätsanforderungen) sichergestellt werden, sondern es kann auch der fertigungstechnisch kostengünstigste Weg gefunden werden, durch den die gestellten Anforderungen erreicht werden können.
Des Weiteren unterscheidet sich das hier vorgestellte Verfahren von einem herkömmlichen Optimierungsverfahren, wie es beispielsweise bereits genutzte Topologie-Optimierungsprogramme anbieten, dadurch, dass es mehrere Optionen besitzt, um die Forderung einer lokalen Eigenschaft zu erfüllen. Beispielsweise kann die Notwendigkeit einer lokal erhöhten Materialsteifigkeit durch das Hinzunehmen von Material, aber ebenso durch eine Adaption der Scanstrategie zum Erzeugen einer gewünschten Textur oder durch einen Materialwechsel erfüllt werden. Aus diesen Möglichkeiten wird bei dem hier vorgestellte Optimierungsverfahren stets eine Lösung auf der durch das Randwertproblem definierten Pareto-Front gefunden.
Eine Vielzahl der oben getroffenen Aussagen bezieht sich auf Beobachtungen und Phänomene, die für metallische Werkstoffe gelten - wie beispielsweise das Ableiten von Eigenschaften aus der kristallographischen Textur. Daher ist das Verfahren besonders gut für metallische Werkstoffe einsetzbar und wird bevorzugt hierfür benutzt. Grundsätzlich kann jedoch in gleicher oder ähnlicher Weise auch für keramische oder polymere Werkstoffe, z. B. teilkristalline Polymere, eine Korrelation zwischen gewählten Fertigungsgrößen und resultierenden Bauteileigenschaften festgestellt werden und somit das Verfahren durch entsprechende Adaptionen auch auf diese Werkstoffklassen erweitert werden.
Die Erfindung wird im Folgenden unter Hinweis auf die beigefügten Figuren anhand von Ausführungsbeispielen noch einmal näher erläutert. Dabei sind in den verschiedenen Figuren gleiche Komponenten mit identischen Bezugsziffern versehen. Es zeigen:

1 eine schematische, teilweise im Schnitt dargestellte Ansicht eines Ausführungsbeispiels einer Vorrichtung zur additiven Fertigung zur Realisierung der Erfindung mit einer Steuerdatenerzeugungseinrichtung und einer Vorrichtung zur Generierung optimierter Prozessgrößenwerte sowie mit einer Überprüfungsvorrichtung und einer Vorrichtung zur Ermittlung von Eigenschaftswerten,
2 eine schematische Darstellung zweier verschiedener Texturen in einem kristallinen Festkörper,
3 eine schematische Darstellung des möglichen Einflusses der Bewegung des Energiestrahls auf die Ausbildung der Kristallwachstumsrichtung und somit der Textur eines in einem Strahlschmelzverfahren gefertigten Bauteils,
4 eine schematische Darstellung eines stabförmigen Muster-Bauteils mit zwei Segmenten und eine schematische Darstellung möglicher Schichtscanrichtungsanordnungen und deren Orientierungen in verschiedenen Schichten,
5 bis 8 schematische Darstellungen zur Erläuterung, wie die Schichtscanrichtungsanordnungen und deren Orientierungen der verschiedenen Schichten des Muster-Bauteils aus 4 zu unterschiedlichen Segmentscanrichtungsverteilungen der beiden Segmente führen können,
9 eine schematische Darstellung eines weiteren Beispiels für eine Segmentscanrichtungsverteilung, welches nahezu eine Gleichverteilung beschreibt,
10 eine schematische Darstellung eines weiteren Beispiels für eine Segmentscanrichtungsverteilung, welches eine approximierte Gleichverteilung beschreibt,
11 ein schematisches Schaubild eines Ausführungsbeispiels einer Vorrichtung zur Generierung optimierter Prozessgrößenwerte,
12 ein Blockschema für die Aufstellung einer möglichen Zielfunktion für ein Optimierungsverfahren, z. B. nach 14,
13 ein Diagramm für den Verlauf einer Teilfunktion f^S, um in einer möglichen Zielfunktion für ein Optimierungsverfahren, z. B. nach 14, einen Sicherheitsfaktor zu berücksichtigen.
14 ein Flussdiagramm eines möglichen Verfahrensablaufs eines Optimierungsverfahrens eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrens zur Generierung optimierter Prozessgrößenwerte,
15 eine perspektivische Ansicht auf ein Beispiel eines zu fertigenden Bauteils mit schematischer Darstellung möglicher auf das Bauteil wirkender Kräfte,
16 das Bauteil gemäß 15 mit einer Graustufendarstellung der in den einzelnen Abschnitten wirkenden Belastungen durch die äußeren Kräfte auf das Bauteil,
17 das Bauteil gemäß den 15 und 16 mit einer Darstellung einer möglichen (virtuellen) Segmentierung des Bauteils und einer möglichen Festlegung eines das Bauteil einfassenden Gebiets für das Optimierungsverfahren nach 14,
18 ein Blockdiagramm eines Ausführungsbeispiels einer Vorrichtung zur Ermittlung von Eigenschaftswerten eines Segments,
19 ein Blockdiagramm zur Erläuterung eines Ausführungsbeispiels für den Aufbau einer Basiseigenschaftsdatenbank eines Eigenschaftsdatenbanksystems,
20 ein Flussdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrensablaufs für den Aufbau einer Basiseigenschaftsdatenbank,
21 eine schematische Darstellung zur Messung der Textur einer Schicht an einem Prüfkörper gemäß einem ersten Ausführungsbeispiel,
22 und 23 schematische Darstellungen zur Messung der Texturen mehrerer Schichten an einem Prüfkörper gemäß einer weiteren Verfahrensvariante,
24 ein Flussdiagramm eines Ausführungsbeispiels eines Verfahrensablaufs zur Prüfung der Einhaltung von Eigenschaftsanforderungen eines Fertigungsprodukts,
25 ein Blockschema eines Ausführungsbeispiels einer Überprüfungsvorrichtung zur Prüfung der Einhaltung von Eigenschaftsanforderungen eines Fertigungsprodukts.

Die nachfolgenden Ausführungsbeispiele werden mit Bezug auf eine Produktionsvorrichtung 1 zur additiven Fertigung von Fertigungsprodukten in Form einer Lasersinter- oder Laserschmelzvorrichtung 1 beschrieben, wobei explizit noch einmal darauf hingewiesen wird, dass die Erfindung nicht auf Lasersinter- oder Laserschmelzvorrichtungen beschränkt ist. Die Produktionsvorrichtung 1 wird im Folgenden - ohne eine Beschränkung der Allgemeinheit - daher auch als „Laserschmelzvorrichtung“ 1 bezeichnet.
Eine solche Laserschmelzvorrichtung 1 ist schematisch in 1 gezeigt. Die Vorrichtung weist eine Prozesskammer 3 bzw. einen Prozessraum 3 mit einer Kammerwandung 4 auf, in der im Wesentlichen der Fertigungsprozess abläuft. in der Prozesskammer 3 befindet sich ein nach oben offener Behälter 5 mit einer Behälterwandung 6. Die obere Öffnung des Behälters 5 bildet die jeweils aktuelle Arbeitsebene 7. Der innerhalb der Öffnung des Behälters 5 liegende Bereich dieser Arbeitsebene 7 kann zum Aufbau des Objekts 2 verwendet werden und wird daher als Baufeld 8 bezeichnet.
Der Behälter 5 weist eine in einer vertikalen Richtung V bewegliche Grundplatte 11 auf, die auf einem Träger 10 angeordnet ist. Diese Grundplatte 11 schließt den Behälter 5 nach unten ab und bildet damit dessen Boden. Die Grundplatte 11 kann integral mit dem Träger 10 gebildet sein, sie kann aber auch eine getrennt von dem Träger 10 gebildete Platte sein und an dem Träger 10 befestigt oder auf diesem einfach gelagert sein. Je nach Art des konkreten Aufbaumaterials, also beispielsweise des verwendeten Pulvers, und des Fertigungsprozesses kann auf der Grundplatte 11 eine Bauplattform 12 als Bauunterlage angebracht sein, auf der das Objekt 2 aufgebaut wird. Grundsätzlich kann das Objekt 2 aber auch auf der Grundplatte 11 selber aufgebaut werden, die dann die Bauunterlage bildet.
Der grundsätzliche Aufbau des Objekts 2 erfolgt, indem eine Schicht Aufbaumaterial 13 zunächst auf die Bauplattform 12 aufgebracht wird, dann - wie später erläutert - mit einem Energiestrahl E an den Punkten, welche Teile des zu fertigenden Objekts 2 bilden sollen, das Aufbaumaterial 13 selektiv verfestigt wird, dann mit Hilfe des Trägers 10 die Grundplatte 11, somit die Bauplattform 12 abgesenkt wird und eine neue Schicht des Aufbaumaterials 13 aufgetragen und selektiv verfestigt wird usw. in 1 ist das in dem Behälter auf der Bauplattform 12 aufgebaute Objekt 2 unterhalb der Arbeitsebene 7 in einem Zwischenzustand dargestellt. Es weist bereits mehrere verfestigte Schichten auf, umgeben von unverfestigt gebliebenem Aufbaumaterial 13. Als Aufbaumaterial 13 können verschiedene Materialien verwendet werden, vorzugsweise Pulver, insbesondere Metallpulver, Kunststoffpulver, Keramikpulver, Sand, gefüllte oder gemischte Pulver oder auch pastöse Materialien.
Die Arbeitsebene 7 definiert hier übrigens die x-/y-Ebene eines kartesischen Referenzkoordinatensystems. Die z-Richtung weist senkrecht von dieser x-/y-Ebene nach oben und bildet die Hauptaufbaurichtung, da in dieser Richtung unter sukzessivem Absenken der Grundplatte 11 nach und nach die Schichten L (Layer) des Bauteils 2 aufeinander aufgebaut werden.
Frisches Aufbaumaterial 15 befindet sich in einem Vorratsbehälter 14 der Laserschmelzvorrichtung 1. Mit Hilfe eines in einer horizontalen Richtung H bewegbaren Beschichters 16 kann das Aufbaumaterial in der Arbeitsebene 7 bzw. innerhalb des Baufelds 8 in Form einer dünnen Schicht aufgebracht werden.
Optional befindet sich in der Prozesskammer 3 eine zusätzliche Strahlungsheizung 17. Diese kann zum Beheizen des aufgebrachten Aufbaumaterials 13 dienen, so dass die für die selektive Verfestigung genutzte Bestrahlungseinrichtung nicht zu viel Energie einbringen muss. Das heißt, es kann beispielsweise mit Hilfe der Strahlungsheizung 17 schon eine Menge an Grundenergie in das Aufbaumaterial 13 eingebracht werden, welche natürlich noch unterhalb der notwendigen Energie ist, bei der das Aufbaumaterial 13 verschmilzt oder sintert. Als Strahlungsheizung 17 kann beispielsweise ein Infrarotstrahler genutzt werden.
Zum selektiven Verfestigen weist die Laserschmelzvorrichtung 1 eine Bestrahlungsvorrichtung 20 bzw. konkret Belichtungsvorrichtung 20 mit einem Laser 21 auf. Dieser Laser 21 erzeugt einen Laserstrahl E (als Energiestrahl E zum Schmelzen des Aufbaumaterials in dem Baufeld 8). Über eine nachfolgende Umlenkvorrichtung 23 (Scanner 23) wird der Energiestrahl E dann umgelenkt, um so die gemäß der Belichtungsstrategie vorgesehenen Belichtungspfade oder Spuren in der jeweils selektiv zu verfestigenden Schicht abzufahren und selektiv die Energie einzubringen. D. h., mittels des Scanners 23 wird die Auftrefffläche 22 des Energiestrahls E auf dem Baufeld 8 bewegt, wobei sich der aktuelle Bewegungsvektor bzw. die Bewegungsrichtung S (oder Scanrichtung S) der Auftrefffläche 22 auf dem Baufeld 8 häufig und schnell ändern kann. Dabei wird dieser Laserstrahl E durch eine Fokussiereinrichtung 24 auf die Arbeitsebene 7 in geeigneter Weise fokussiert. Die Bestrahlungsvorrichtung 20 befindet sich hier vorzugsweise außerhalb der Prozesskammer 3, und der Laserstrahl E wird über ein an der Oberseite der Prozesskammer 3 in der Kammerwandung 4 angebrachtes Einkoppelfenster 25 in die Prozesskammer 3 geleitet.
Die Bestrahlungsvorrichtung 20 kann beispielsweise nicht nur einen, sondern mehrere Laser umfassen. Vorzugsweise kann es sich hierbei um Gas- oder Festkörperlaser oder jede andere Art von Laser wie z. B. Laserdioden handeln, insbesondere VCSEL (Vertical Cavity Surface Emitting Laser) oder VECSEL (Vertical External Cavity Surface Emitting Laser) oder eine Zeile dieser Laser.
Die Laserschmelzvorrichtung 1 kann weiterhin (nicht dargestellte, dem Fachmann bekannte) Vorrichtungen etc. umfassen, um Verfahren wie ein Meltpool-Monitoring o. Ä. anzuwenden, um eventuell im Fertigungsprozess entstehende Störungen auszuregeln, um möglichst nahe an der durch die erfindungsgemäß erstellten Steuerdaten vorgegebenen Soll-Prozessführung zu bleiben.
Die Steuereinrichtung 50 weist hier eine Steuereinheit 51 auf, welche über eine Bestrahlungssteuerschnittstelle 53 die Komponenten der Bestrahlungsvorrichtung 20 ansteuert, nämlich hier an den Laser 21 Lasersteuerdaten LS übersendet, an die Umlenkvorrichtung 23 Scansteuerdaten SD und an die Fokussiervorrichtung 24 Fokussteuerdaten FS.
Die Steuereinheit 51 steuert auch mittels geeigneter Heizungssteuerdaten HS die Strahlungsheizung 17 an, mittels Beschichtungssteuerdaten ST den Beschichter 16 und mittels Trägersteuerdaten TSD die Bewegung des Trägers 10 und steuert somit die Schichtdicke.
Die Steuereinrichtung 50 ist, hier z. B. über einen Bus 55 oder eine andere Datenverbindung, mit einem Terminal 56 mit einem Display oder dergleichen gekoppelt. Über dieses Terminal 56 kann ein Bediener die Steuereinrichtung 50 und somit die gesamte Laserschmelzvorrichtung 1 steuern, z. B. durch Übermittlung von Prozesssteuerdaten PSD.
Um den Produktionsprozess zu optimieren, werden mittels einer Steuerdatenerzeugungsvorrichtung 54, 54' in der erfindungsgemäßen Weise die Prozesssteuerdaten PSD, insbesondere die Belichtungssteuerdaten BSD der Prozesssteuerdaten PSD, (beide synonym auch einfach als „Steuerdaten“ abgekürzt) derart generiert bzw. modifiziert, dass die Ansteuerung der Produktionsvorrichtung 1 so erfolgt, dass während des additiven Aufbauprozesses bestimmte optimierte Prozessgrößenwerte PGO entsprechend einem vorgegebenen Bewertungskriterium ausreichend erreicht und entsprechend aufrechterhalten werden, wie dies oben schon erwähnt wurde. Hierzu kann die Steuerdatenerzeugungsvorrichtung 54 auch eine geeignete Vorrichtung 60 zur Generierung der optimierten Prozessgrößenwerte PGO - insbesondere in Form von geeigneter Software oder dergleichen - aufweisen. Diese kann als Untereinheiten (z. B. Softwaremodule, Routinen, Objekte etc.) wiederum eine Überprüfungsvorrichtung 80 zur Überprüfung der (voraussichtlichen) Einhaltung von Eigenschaftsanforderungen durch ein Bauteil, welches unter Anwendung bestimmter Prozessgrößenwerte gebaut wurde, und eine Vorrichtung 70 zur Ermittlung von Eigenschaftswerten von Segmenten eines solchen Bauteils aufweisen. Bevorzugte Vorgehensweisen, um optimierten Prozessgrößenwerte PGO zu ermitteln, und bevorzugte Ausführungsbeispiele geeigneter Vorrichtungen werden später anhand der 4 ff. noch erläutert.
Die Steuerdatenerzeugungsvorrichtung 54 kann beispielsweise Teil der Steuereinrichtung 50 sein und dort beispielsweise in Form von Softwarekomponenten realisiert sein. Eine solche in die Steuereinrichtung 50 integrierte Steuerdatenerzeugungsvorrichtung 54 kann beispielsweise Anforderungsdaten AD (einschließlich geometrischer Daten GD) für das zu fertigende Bauteil übernehmen und auf dieser Grundlage die optimierten Prozessgrößenwerte PGO und darauf basierend die passenden Steuerdaten PSD zu generieren und an die Steuereinheit 51 zu übermitteln. Die Steuerdaten PSD umfassen dabei insbesondere Belichtungssteuerdaten BSD, aber ggf. auch noch andere Steuerdaten, wie beispielsweise Beschichtungssteuerdaten ST oder Trägersteuerdaten TS, um eine passende Schichtdicke zu wählen.
Ebenso wäre es aber auch möglich, dass die Steuerdatenerzeugungsvorrichtung 54' auf einer externen Rechnereinheit, beispielsweise hier dem Terminal 56, realisiert ist und vorab bereits basierend auf Anforderungsdaten AD (einschließlich der geometrischen Daten GD) für das zu fertigende Bauteil optimierte Prozessgrößenwerte PGO und die passenden Prozesssteuerdaten PSD (insbesondere Belichtungssteuerdaten BSD) hierzu erstellt, die dann an die Steuereinrichtung 50 übergeben werden. in diesem Fall könnte auf die in der Steuereinrichtung 50 hier vorhandene interne Steuerdatenerzeugungsvorrichtung 54 auch verzichtet werden.
Ebenso möglich ist eine Variante, bei der basierend auf den Anforderungsdaten AD (einschließlich der geometrischen Daten GD) für das zu fertigende Bauteil in einer separaten Vorrichtung 60 (z. B. auf einer eigenen mit dem Bus 55 verbundenen Rechnereinheit) die optimierten Prozessgrößenwerte PGO ermittelt werden, die dann z. B. der jeweiligen Steuerdatenerzeugungsvorrichtung 54, 54' zur Verfügung gestellt werden, so dass diese nur noch die passenden Steuerdaten PSD, BSD hierzu ermittelt. Die Steuerdatenerzeugungsvorrichtung 54, 54' benötigt dann keine Vorrichtung 60 zur Generierung der optimierten Prozessgrößenwerte PGO mehr (oder eine Überprüfungsvorrichtung 80 bzw. eine Vorrichtung 70 zur Ermittlung von Eigenschaftswerten von Segmenten eines Bauteils).
Mehrere der o.g. Möglichkeiten, die verschiedenen Vorrichtungen 54, 54', 60, 70, 80 in einer geeigneten Topologie von Recheneinheiten und der Steuereinrichtung 50 anzuordnen, sind als Alternativen in 1 dargestellt. Darüber hinaus sind auch noch weitere Varianten realisierbar, um z. B. die Aufgaben zur Durchführung der Erfindung auf verschiedene Rechnereinheiten oder dergleichen zu verteilen
Dabei können die durch die Steuerdatenerzeugungsvorrichtung 54, 54' erzeugten Prozesssteuerdaten PSD, insbesondere Belichtungssteuerdaten BSD, auch als Sollwerte angesehen werden, die dann in der Steuereinheit 51 für einen Regelprozess verwendet werden.
Es wird an dieser Stelle auch noch einmal darauf hingewiesen, dass die vorliegende Erfindung nicht auf eine solche Laserschmelzvorrichtung 1 beschränkt ist. Sie kann auf beliebige andere Verfahren zum generativen bzw. additiven Herstellen eines dreidimensionalen Objekts durch, insbesondere schichtweises, Aufbringen und selektives Verfestigen eines Aufbaumaterials angewendet werden. Dementsprechend kann auch die Bestrahlungsvorrichtung nicht nur, wie hier beschrieben, einen Laser umfassen, sondern es könnte jede Einrichtung verwendet werden, mit der Energie als Wellen- oder Teilchenstrahlung selektiv auf bzw. in das Aufbaumaterial gebracht werden kann. Beispielsweise könnte anstelle eines Lasers eine andere Lichtquelle, ein Elektronenstrahl etc. verwendet werden.
Auch wenn in 1 nur ein einzelnes Objekt 2 dargestellt wird, ist es möglich und in der Regel auch üblich, mehrere Objekte in der Prozesskammer 3 bzw. im Behälter 5 parallel herzustellen.
Die nachfolgenden Erläuterungen zur Verdeutlichung der Erfindung beziehen sich in erster Linie auf metallische Werkstoffe, die üblicherweise eine kristallographische Textur aufweisen. Daher lassen sich an diesen Werkstoffen viele Mechanismen und Zusammenhänge einfacher erklären. Auch wenn die Zusammenhänge komplexer sein können, kann jedoch grundsätzlich die Erfindung auch für polymere oder keramische Werkstoffe eingesetzt werden, da auch dort eine Korrelation zwischen gewählten Fertigungsgrößen und resultierenden Eigenschaften des Bauteils festgestellt werden kann.
In kristallinen oder teilkristallinen Festkörpern wie beispielsweise metallischen Bauteilen, die in einem Laserschmelzverfahren additiv hergestellt wurden, hat die Textur, wie bereits erwähnt, einen erheblichen Einfluss auf die Bauteileigenschaften. Dies wird relativ einfach deutlich, wenn man sich verschiedene idealisierte Texturen anschaut, wie sie in der 2 dargestellt sind.
Die Textur ist als Gesamtheit der Kristallorientierungen definiert. Eine Orientierung lässt sich mathematisch auf vielerlei Art beschreiben, in der Kristallographie stellt die häufigste Art der Beschreibung jene mittels Eulerwinkeln dar, wobei die Eulerwinkel die Verkippung der Kristallite zu einem Referenzsystem beschreiben.
Bildet sich in einem Festkörper keinerlei Vorzugsrichtung der Kristallite, so wird von einer statistisch regellosen oder auch „grauen Textur“ gesprochen. Dies ist auf der rechten Seite in 2 schematisch gezeigt. Im Grenzfall einer völlig regellosen Textur hat ein Bauteil auf Makroebene isotrope Eigenschaften - auch bei Verwendung von Werkstoffen mit anisotropen Kristalleigenschaften.
Der Grenzfall einer gerichteten Erstarrung, wie sie bei der additiven Fertigung vorkommen kann, ist die Einkristall-Textur. Im Fall der Quasi-Einkristall-Textur liegen sämtliche Kristallite in derselben bzw. einer aufgrund der Symmetrie des Kristalls gleichwertigen (einer sog. kristallographisch äquivalenten) Orientierung vor, so dass auch für das polykristalline Bauteil Einkristall-Eigenschaften auf Makroebene resultieren. Dies ist auf der linken Seite von 2 schematisch dargestellt. in ähnlicher Weise würde eine Fasertextur aussehen. Auch hierbei handelt es sich um eine idealisierte Textur, bei der sämtliche Kristallite innerhalb des Gefüges mit einer definierten Kristallgitterrichtung längs einer Bauteilachse angeordnet sind. Die Fasertextur unterscheidet sich von der Quasi-Einkristall-Textur dadurch, dass die Kristallorientierung noch den Freiheitsgrad einer Rotation um die Faserachse besitzt.
Die genannten Texturen stellen Ideal-Texturen dar. Real-Texturen decken dazu das gesamte Spektrum zwischen einer hochgradig gerichteten Einkristall-Textur bzw. Quasi-Einkristall-Textur und einer völlig regellosen Textur ab und können in guter Näherung als gewichtete Überlagerung derartiger beliebig rotierter Ideal-Texturen beschrieben werden. Die Makroeigenschaften einer texturierten Probe, also einer Probe, innerhalb welcher unterschiedliche Kristallorientierungen unterschiedlich große Volumenanteile einnehmen, entsprechen folglich nicht mehr denen des Einkristalls, weisen aber dennoch anisotropes Verhalten auf. Das heißt, reale Bauteile mit Real-Texturen zeigen in der Regel richtungsunabhängige Eigenschaften auf Makroebene. Wie sich im Rahmen der Erfindung gezeigt hat, können aus den Informationen über die tatsächlich in den einzelnen Schichten eines schichtweise additiv aufgebauten Bauteils vorhandenen Texturen Rückschlüsse auf die Bauteileigenschaften gezogen werden bzw. die Bauteileigenschaften recht gut abgeschätzt werden.
Eine bevorzugte und häufig genutzte Möglichkeit, die Textur zu beschreiben, ist die sog. „Orientierungsdichtefunktion“ (kurz ODF). Die ODF ist üblicherweise in einem gewählten „Orientierungsraum“ definiert, wobei meist der Eulerraum verwendet wird, welcher durch die drei Eulerwinkel als Koordinatenachsen aufgespannt wird. Die ODF beschreibt dann für jede mögliche Kristallorientierung innerhalb des Eulerraums deren Volumenanteil innerhalb eines betrachteten Probevolumens. Da bei einer statistisch regellosen grauen Textur jede Orientierung denselben Volumenanteil im Gefüge einnimmt, besitzt die ODF hierfür einen konstanten Wert, dessen Volumenintegral im Eulerraum in der Regel auf 1 normiert ist. im Falle einer idealen Quasi-Einkristall-Textur gilt für den gesamten Orientierungsraum der Wert gleich 0 und lediglich für eine einzige Orientierung ungleich 0. Bei einer Real-Textur beschreibt die ODF eine kontinuierliche Verteilung der Orientierung innerhalb des Orientierungsraums, wobei die Werte zwischen 0 und 1 liegen und das Integral aller Volumenanteile über den Eulerraum 1 ergibt. Sie kann folglich auch genutzt werden, um Texturen in einem mathematischen Kontext zu verwenden und so beispielsweise als Gewichtungsfunktion oder für andere Zwecke, beispielsweise in dem nachfolgenden Optimierungsverfahren, zu nutzen. Wie später noch anhand eines Beispiels erläutert, lassen sich die Textur und somit die ODF einer Probe messtechnisch beispielsweise durch Röntgen, Neutronen- oder Elektronenbeugungsverfahren bestimmen oder auch auf andere Weise experimentell an Proben ermitteln.
Ist aus einer Messung die Textur, insbesondere die ODF, innerhalb einer Probe bekannt oder eine Näherungslösung für die Textur bzw. ODF aus Simulationsergebnissen vorhanden, kann mit sog. mathematischen Homogenisierungsverfahren eine approximative Bestimmung der effektiven Makroeigenschaften des texturierten Polykristalls, also des Bauteils, erfolgen. Hierbei wird angenommen, dass die Makroeigenschaft eines Gefüges als die Überlagerung - meist eine gewichtete Linearkombination - der Eigenschaften der einzelnen Kristallite innerhalb seines Gefüges zu verstehen ist. Die Eigenschaften der einzelnen Kristallite können hierfür beispielsweise aus den Einkristalleigenschaften der zugrundeliegenden Phase, deren chemischer Zusammensetzung und deren Orientierung berechnet werden und dann entsprechend ihres durch die ODF beschriebenen Volumenanteils gewichtet aufaddiert werden. Insbesondere zur Bestimmung der Elastizität eines Polykristalls sind die Homogenisierungsverfahren nach Voigt, Reuss oder Hill zu erwähnen, die z. B in Kap. 7.3f von U Fred Kocks, Carlos Norberte Tome, H-R Wenk; Texture and anisotropy: preferred orientations in polycrystals and their effect on materials properties, Cambridge University Press, 2005, erläutert werden, wobei die Methode von Hill die Methoden von Voigt und Reus kombiniert. Dem Fachmann sind darüber hinaus noch zahlreiche weitere Verfahren bereits bekannt.
Für additive Fertigungstechniken liegt wie eingangs erwähnt ein Zusammenhang zwischen bestimmten Prozessgrößen, wie insbesondere bei einem Laserschmelzverfahren der Scangeschwindigkeit, der Laserleistung sowie den Scanstrategien und der dann resultierenden Mikrostruktur innerhalb des Bauteils vor. Ein wichtiger Punkt für die Ausprägung einer Textur innerhalb eines Bauteils sind die Abkühlbedingungen während der Erstarrung. Kritische Einflussgrößen sind dabei der auftretende Temperaturgradient sowie die Vorschubgeschwindigkeit der Erstarrungsfront. Bei einer laserbasierten additiven Fertigung, bei der ja lokal immer ein dreidimensionales Schmelzbad vorliegt, das sich in Scanrichtung nach und nach weiterbewegt, haben somit u. a. sowohl die Scangeschwindigkeit als auch die Laserleistungsdichte Einfluss auf die Textur, da sie auch Haupteinflussfaktoren auf Form und Größe des sich ausbildenden Schmelzbades sind. So bildet sich beispielsweise bei sehr geringen Scangeschwindigkeiten ein näherungsweise kugelförmiges Schmelzbad aus, und es resultiert eine um ca. 45° zur Aufbaurichtung geneigte Wärmeabfuhr. Wird die Scangeschwindigkeit bei gleichbleibender Leistung gesteigert, so nimmt die Länge des Schmelzbades zu, während die Breite und die Tiefe (in z-Richtung) abnimmt, weswegen sich die Wärmeabfuhr in guter Näherung längs der Aufbaurichtung (also in z-Richtung) ausrichtet.
3 veranschaulicht hierzu schematisch einen Prozess zur Modellierung der Texturausbildung während der laserbasierten additiven Fertigung, wobei auf der linken Seite die Situation bei einer relativ langsamen Scangeschwindigkeit und auf der rechten Seite die Situation bei einer relativ hohen Scangeschwindigkeit dargestellt ist. Aus der idealisierten Schmelzbadgeometrie könnte so ein mittlerer Krümmungsradius in Vorrückrichtung, hier in der Scanrichtung x, sowie lotrecht dazu bestimmt werden. Normal zu dieser angenäherten Grenzfläche resultiert dann ein dreidimensional gerichteter dominanter Wärmefluss, der hier durch die Hauptwärmeflussrichtung HWR repräsentiert wird. Entsprechend in entgegengesetzter Richtung liegt dann die bevorzugte Kristallwachstumsrichtung KWR. Das heißt, antiparallel zur Hauptwärmeflussrichtung HWR kann ein primäres Wachstum der energetisch günstigsten Kristallorientierung angenommen werden. 3 zeigt also deutlich, dass die Textur in einer Bauteilschicht bzw. in einem gefertigten Bauteil von den bereits genannten Prozessparameterwerten wie Scangeschwindigkeit, Laserleistungsdichte etc. abhängt, aber auch von der Belichtungsstrategie, d. h. wie innerhalb der jeweiligen Schichten die Scanrichtungen bzw. Scanbahnen verlaufen, da an jeder Stelle im Bauteil auch die Orientierung des Schmelzbads im Raum Einfluss auf das lokale Kristallwachstum hat.
Weiterhin hängt die Textur in einem Bauteil nicht nur von der Belichtungsstrategie, also von der Schichtscanrichtungsanordnung, innerhalb der jeweiligen Schichten ab. Durch die Schichtscanrichtungsanordnung wird ja zunächst nur eine „Intraschichtscanrichtungsverteilung“ in einer einzelnen Schicht wesentlich (mit-)bestimmt. Da aber ein Segment des Bauteils bzw. das gesamte Bauteil aus mehreren Schichten aufgebaut ist, spielt für die sich insgesamt ergebende Textur des Segments bzw. in einem Bauteil die relative Lage der Intraschichtscanrichtungsverteilungen der einzelnen Schichten zueinander auch eine erhebliche Rolle, da eine andere Orientierung der Schichtscanrichtungsanordnungen bzw. Intraschichtscanrichtungsverteilung auch zu einer anderen Segmentscanrichtungsverteilung führen würde, welche ja eine Häufigkeit des Auftretens der jeweiligen Scanrichtungen in dem Segment oder Bauteil insgesamt definiert.
Anhand der 4 bis 8 wird hierzu exemplarisch verdeutlicht, wie sich für zwei verschiedene Segmente SG2, SG3 eines sehr einfachen, aus mehreren Schichten L erstellten Bauteils 2" unterschiedliche Segmentscanrichtungsverteilungen SSV2, SSV3 ergeben, wobei in jedem der Segmente SG2, SG3 eine andere Schichtscanrichtungsanordnung HS2, HS3 (Hatchstrategie) verwendet wurde. Dabei bleiben die Schichtscanrichtungsanordnungen HS2, HS3 jeweils über alle Schichten des jeweiligen Segments SG2, SG3 hinweg gleich und werden jeweils nur um einen definierten Winkel (der in den Segmenten SG2, SG3 hier verschieden ist) von Schicht zu Schicht verdreht.
Bei dem Bauteil 2" handelt es sich um einen einfachen Vierkantstab 2" und die Baurichtung z läuft in Längsrichtung des Vierkantstabs 2", d. h. die einzelnen Schichten L sind jeweils in der x/y-Ebene orientiert. Im mittleren Bereich im Inneren dieses Vierkantstabs 2" befindet sich ein längliches rundstabförmiges Segment SG2. Der gesamte Außenbereich des Vierkantstabs 2" außer diesem rundstabförmigen Segment SG2 im Inneren (welches einer Art Kern des Vierkantstabs 2" bildet) ist ein zweites Segment SG3. Dies ist in 4 auf der linken Seite dargestellt.
Auf der rechten Seite in 4 sind die Hatchrichtungen in vier willkürlich ausgewählten Schichten L1, L2, L3, L4 (auch Layer genannt) dieses Bauteils 2" gezeigt, um darzulegen, dass in den jeweiligen Segmenten SG1, SG2 unterschiedliche Schichtscanrichtungsanordnungen HS2, HS3 verwendet werden. in dem vorliegenden Fall entsprechen die Schichtscanrichtungsanordnungen HS2, HS3 jeweils sehr simplen Hatchstrategien HS2, HS3, die verwendet werden, um die komplette Fläche des jeweiligen Segments SG2, SG3 abzufahren bzw. zu füllen. Normalerweise sind Bauteile in verschiedene Bereiche unterteilt, wobei z. B. der Kernbereich entlang von breiten Spuren abgefahren wird, die jeweils quer zur Spurrichtung ein bestimmtes Hatchmuster aufweisen, d. h. die Hatchstrategien sind erheblich komplizierter. Zudem wird in Bereichen an den Rändern des Bauteils, egal ob es sich um Außenränder oder um Kavitäten im Bauteil handelt, meist ein Konturmodus benutzt, in dem kontinuierlich ein Energiestrahl entlang der Kontur verfahren wird, so dass an der Oberfläche des fertigen Bauteils kein Hatchmuster zu sehen ist. Die vereinfachten Hatchstrategien HS2, HS3 in 4 sind aber zur Verdeutlichung des gesamten Prinzips besser.
Wie hier anhand des untersten Layers L1 (der seitlich separat gezeigten Layer) gezeigt ist, weist das innere Segment SG2 eine Hatchstrategie HS2 auf, in der immer zwei Spuren parallel in eine Richtung gefahren werden und anschließend benachbart zwei Spuren parallel in der Gegenrichtung usw. Im Gegensatz dazu ist die Hatchstrategie HS3 im äußeren Segment SG3 so gewählt, dass immer abwechselnd eine Spur in Hinrichtung und eine zweite Spur in Rückrichtung erfolgt usw. Das heißt, hier verlaufen die Spuren mäanderförmig.
Hinzu kommt wie erwähnt, dass für die beiden Segmente SG2, SG3 unterschiedliche Strategien der Umorientierung bzw. Drehung um die z-Achse (Hauptaufbaurichtung) der Hatchstrategie HS2, HS3 von Schicht zu Schicht verfolgt werden. So wird bei dem inneren Segment SG2 von Schicht zu Schicht die Orientierung der Schichtscanrichtungsanordnung HS2, HS3 immer um 45° verdreht. Im äußeren Segment SG3 erfolgt dagegen jeweils immer eine Verdrehung um 90°. Wird ein Segment SG2, SG3 dann aus mehreren solcher übereinanderliegenden Schichten aufgebaut, ergibt sich für das Segment SG2, SG3 insgesamt eine unterschiedliche Segmentscanrichtungsverteilung SSV2, SSV3, wie dies anhand der 5 bis 8 dargestellt ist.
In diesen Figuren ist jeweils oben ein Diagramm der Segmentscanrichtungsverteilung SSV3 für das äußere Segment SG3 und unten der Segmentscanrichtungsverteilung SSV2 für das innere Segment SG2 dargestellt. In diesen und allen weiteren Diagrammen für die Segmentscanrichtungsverteilungen SSV1, SSV2, SSV3, SSV4 ist jeweils über einem Winkel 0 bis 360° eine Häufigkeit des Auftretens der Scanrichtung in dem betreffenden Winkel aufgetragen. Der Referenzwinkel (also wo z. B. der Winkel 0° in der Schichtebene liegt) kann willkürlich gewählt sein, da es hier ja nur um eine Verteilung geht. Z.B. könnte immer die Orientierung der Hatchrichtungen, die in x-Richtung verlaufen, als Referenzorientierung RO für das Segment ausgewählt werden. Wenn das Bauteil - wie dies meist der Fall ist - mehrere Segmente umfasst, sollte für alle Segmente des Bauteils dieselbe Referenzorientierung gewählt werden, d.h. es wird eine Referenzorientierung für das Bauteil definiert. Im Übrigen kann die Häufigkeit des Auftretens der Scanrichtung in willkürlichen Einheiten aufgetragen sein.
Da hier jeweils die einzelnen Scanbahnen gemäß den definierten Schichtscanrichtungsanordnungen HS2, HS3 relativ exakt eingehalten werden, ergeben sich hier auch jeweils relativ schmale gaußförmige Linien in den Segmentscanrichtungsverteilungen SSV2, SSV3 bei den entsprechenden Gradzahlen der Orientierung der Schichtscanrichtungsanordnung HS2, HS3.
Zwischen der oberen Segmentscanrichtungsverteilung SSV3 für das äußere Segment SG3 und der unteren Segmentscanrichtungsverteilung SSV2 für das innere Segment SG2 ist jeweils in den 5 bis 8 noch einmal die jeweilige Schicht (in 5 die unterste Schicht L1) dargestellt und es ist durch Pfeile markiert, wie die einzelnen Scanrichtungen der Hatchstrategie HS3 im äußeren Segment SG3 der untersten Schicht L1 zu den Peaks in der oberen Segmentscanrichtungsverteilung SSV3 beitragen und wie die einzelnen Scanrichtungen der Hatchstrategie HS2 im inneren Segment SG2 der untersten Schicht L1 zu den Peaks in der unteren Segmentscanrichtungsverteilungen SSV2 beitragen. So führt die erste Schicht L1 für das äußere Segment SG2 zu einem Peak bei 90° und einem weiteren Peak bei 270°. Die Hatchstrategie HS2 für das innere Segment SG2 in der ersten Schicht L1 führt dagegen zu einem Peak bei 0° und einem weiteren bei 180°. Die weiteren 6, 7 und 8 zeigen dann, wie die darüber liegenden Schichten L2, L3 und L4 zu weiteren Peaks in den Segmentscanrichtungsverteilungen SSV2, SSV3 für das äußere Segment (siehe jeweils die obere Kurve) und das innere Segment (siehe jeweils die untere Kurve) beitragen. Es zeigt sich hier deutlich, dass nicht nur die Hatchstrategien HS2, HS3 für die Segmentscanrichtungsverteilung SSV verantwortlich sind, sondern insbesondere auch die Strategie bei der Orientierung der jeweiligen Hatchstrategien von Schicht zu Schicht. So weist die Segmentscanrichtungsverteilung SSV3 für das äußere Segment SG3 nur Peaks bei 0°, 90°, 180°, 270° und 360° auf, wogegen die Segmentscanrichtungsverteilung SSV2 für das innere Segment SG2 erheblich mehr Winkel umfasst.
Grundsätzlich wäre es aber auch möglich und in der Realität auch bevorzugt, erheblich kompliziertere oder glattere Segmentscanrichtungsverteilungen zu nutzen, in denen die Scanrichtungen nicht innerhalb von so engen definierten Winkeln verlaufen, wie dies in dem vorher dargestellten einfachen Ausführungsbeispiel der Fall ist.
9 zeigt ein Beispiel für eine nahezu gleichverteilte Segmentscanrichtungsverteilung SSV3, wobei hier die Verteilungsfunktion durch die Wahrscheinlichkeiten approximiert wird, die in jeder einzelnen Gradrichtung erreicht werden. Da die meisten Maschinen in der Regel 1° genau auflösen können, könnte die Verteilungsfunktion durch 360 einzelne Schritte approximiert werden.
Eine solche Gleichverteilung lässt sich beim Aufbau des Produkts erreichen, wenn ein Segment aus vielen Schichten besteht und jeweils in den Schichten des Segments wieder dieselbe Schichtscanrichtungsanordnung (Hatchstrategie) verwendet wird, aber von Schicht zu Schicht die Orientierung der Schichtscanrichtungsanordnung immer um einen Winkel (z. B. der häufig genutzte Winkel von 67°) verdreht wird, der kein Teiler von 360° ist. Dann kommen quasi alle Winkel in der Segmentscanrichtungsverteilung vor.
10 zeigt ebenfalls eine Segmentscanrichtungsverteilung SSV4 mit nahezu gleichverteiltem Winkel. Eine solche Segmentscanrichtungsverteilung SSV4 lässt sich wie dargestellt auch aus Basisfunktionen, z. B. radialen Basisfunktionen, approximieren. Dies hat den Vorteil, dass die gesamte Segmentscanrichtungsverteilung parametrisierbar ist, d.h. durch eine relativ begrenzte Zahl von freien Winkelverteilungsparametern beschrieben werden kann, was den rechnerischen Aufwand beim Auffinden der optimalen Segmentscanrichtungsverteilung reduzieren kann (siehe auch die Erläuterungen später zu Gleichung (9)).
Eine Veränderung der Segmentscanrichtungsverteilung ist also immer möglich, indem beispielsweise andere Schichtscanrichtungsanordnungen (also ein entsprechend veränderter Parametersatz, da die Schichtscanrichtungsanordnung - anders als die Segmentscanrichtungsverteilung - ja als Teil des Parametersatzes mit vorgegeben wird) ausgewählt werden, insbesondere andere Hatchstrategien, und/oder indem die Orientierung bzw. die Verdrehung der Schichtscanrichtungsanordnungen in aufeinanderfolgenden übereinanderliegenden Schichten modifiziert wird, beispielsweise jeweils um 45° anstelle von 90° verdreht wird etc. Dies hat ebenso wie die Wahl von weiteren Prozessparametern bei der Fertigung Einfluss auf die Textur und somit auch auf andere Eigenschaften eines Bauteils.
Die Erfindung kann sich all diese oben genannten Zusammenhänge insofern zunutze machen, indem auf Basis eines bekannten Parametersatzes, der zum Aufbau einer Schicht eines Segments eines Bauteils genutzt wurde oder genutzt werden soll, sowie einer Segmentscanrichtungsverteilung, welche sich über das gesamte, aus mehreren Schichten zusammengesetzte Segment ergibt, zumindest ein Makroeigenschaftswert des betreffenden Segments ermittelt bzw. approximiert werden kann. Zudem können aufgrund der Zusammenhänge zwischen den Prozessparameterwerten und der Segmentscanrichtungsverteilung auf der einen Seite sowie den gewünschten Eigenschaften des erstellten Fertigungsprodukts auf der anderen Seite, für die einzelnen Segmente des Fertigungsprodukts jeweils optimierte Prozessgrößenwerte, insbesondere ein optimaler Parametersatz und eine optimierte Segmentscanrichtungsverteilung in dem jeweiligen Segment, so ermittelt werden, dass das Bauteil letztlich bestimmte (Qualitäts-)Anforderungsdaten auch besonders gut erfüllt.
Ein vereinfachtes Schaubild einer hierfür geeigneten Vorrichtung zur Generierung von optimierten Prozessgrößen ist in 11 gezeigt. Kernpunkt dieser Vorrichtung 60 ist eine Optimierungseinheit 65 (kurz „Optimierer“), beispielsweise in Form von Software.
Diesem Optimierer 65 können über eine Anforderungs-Schnittstelleneinheit 61, beispielsweise von einem Nutzer, Anforderungsdaten AD des gewünschten Fertigungsprodukts übermittelt werden. Die Anforderungsdaten AD umfassen zumindest geometrische Daten GD des Fertigungsprodukts, wobei diese geometrischen Daten GD z. B. im allgemeinsten Fall auch nur erlaubte Maximalmaße für das Bauteil umfassen können, oder nur maximale oder minimale Abmessungen in bestimmten Richtungen, aber andererseits auch ganz konkrete Maße über bestimmte exakte Längen oder sogar die CAD-Daten, die kompletten Konturen des Bauteils definieren.
Dem Optimierer 65 werden außerdem über eine Schnittstelle 62 Daten über die Hardwareeigenschaften der verwendeten Maschine (d. h. der Produktionsvorrichtung 1) zugeführt, insbesondere über die möglichen Prozessparameter, mit denen die Produktionsvorrichtung 1 überhaupt gesteuert werden kann.
Über eine Schnittstelle 63 kann der Optimierer 65 auf ein Eigenschaftsdatenbanksystem DBS (im Folgenden auch kurz „Datenbanksystem“ genannt) zugreifen, welches später noch weiter erläutert wird: In dem Datenbanksystem DBS sind bestimmten Parametersätzen, mit denen die Produktionsvorrichtung 1 während des Aufbauprozesses einer Schicht gesteuert werden kann (insbesondere die Scangeschwindigkeiten, die Laserleistungsdichte etc.), in Abhängigkeit von verschiedenen Informationen über die Scanrichtungen, beispielsweise die Schichtscanrichtungsanordnungen innerhalb einer Schicht und/oder die Segmentscanrichtungsverteilung innerhalb eines aus mehreren Schichten bestehenden Segments, jeweils Eigenschaftswerte der betreffenden Schicht bzw. des Segments zugeordnet. Hierzu können u. a. - wie noch erläutert wird - Basiseigenschaftswerte BEW der einzelnen Schichten gehören, wie z. B. die Textur als mathematische Beschreibung mittels ODF in der jeweiligen Schicht oder deren Elastizitätstensor, aber auch Makroeigenschaftswerte, welche z. B. die Textur bzw. ODF aus makroskopischer Sicht im gesamten Segment beschreiben, und/oder daraus abgeleitete Makroeigenschaftswerte wie die Steifigkeit oder die Festigkeit, um nur einige Beispiele zu nennen.
Aus all diesen Daten kann dann der Optimierer 65, z. B. in der nachfolgend noch anhand von 14 erläuterten Vorgehensweise, optimierte Prozessgrößenwerte PGO bestimmen und über eine Schnittstelle 64 für weitere Zwecke bereitstellen.
Die gesamte Vorrichtung 60, d. h. nicht nur der Optimierer 65, sondern auch sämtliche Schnittstellen 61, 62, 63, 64 können in Form von Software auf einer geeigneten Rechnereinheit realisiert werden. Auch das Datenbanksystem DBS kann Teil der Vorrichtung 60 sein und ebenfalls auf der betreffenden Rechnereinrichtung realisiert sein. Grundsätzlich können die Schnittstellen (also die Anforderungs-Schnittstelle 61, die weiteren Schnittstellen 62, 63 und die Prozessgrößenwerte-Schnittstelleneinheit 64) auch als gemeinsame Schnittstelleneinheit ausgebildet sein, um Daten zu übernehmen, im Optimierer 65 zu verarbeiten und wieder auszugeben.
Die Bereitstellung der optimierten Prozessgrößenwerte PGO kann beispielsweise durch Hinterlegung in einem geeigneten Speicher erfolgen oder auch durch Übersendung an eine weitere Einheit, die darauf basierend dann die optimierten Steuerdaten für die Produktionsvorrichtung generiert, beispielsweise in einer der Steuerdatenerzeugungsvorrichtungen 54, 54', wie sie in 1 schematisch dargestellt sind.
Für das Optimierungsverfahren erhält der Optimierer 65 außerdem noch Informationen über eine gewünschte Zielfunktion ZF, wobei diese Zielfunktion ZF sich zumindest zum Teil auch aus den Anforderungsdaten ergeben kann und/oder aus einem anderen Programm übernommen werden kann und/oder mittels einer Benutzerschnittstelle vorgegeben bzw. konfiguriert werden kann.
Eine solche Zielfunktion ZF kann eine Vielzahl von Teilfunktionen TF1, ..., TFi, ..., TFn (auch „Unterfunktionen“ oder „Unterfunktionale“ genannt) aufweisen, die jeweils dazu dienen, unterschiedliche Anforderungen zu berücksichtigen. Dies ist graphisch in 12 dargestellt.
Vorzugsweise kann eine Teilfunktion TF1 beispielsweise grundsätzlich die Maximierung der Baurate umfassen und vorzugsweise gibt es auch eine Teilfunktion TFn, welche auf eine Minimierung der Wechsel des Parametersatzes innerhalb des Gesamtaufbaus des Bauteils abzielt. D. h., dass das Bauteil möglichst wenig unterschiedliche Segmente enthalten sollte, da ja die einzelnen Segmente so definiert sind, dass innerhalb des Segments derselbe Parametersatz zum Aufbau der Schichten des betreffenden Segments verwendet wird. Dies kann z. B. durch eine Teilfunktion zur Minimierung der Anzahl der Segmentgrenzen (siehe später Gleichung (10)) realisiert werden. Daneben gibt es eine Vielzahl von weiteren optionalen Teilfunktionen TFi, die die verschiedensten Kriterien berücksichtigen können, wie beispielsweise eine Minimierung des Materialeinsatzes (siehe Gleichungen (14a) und (14b)), eine Optimierung eines Sicherheitsindikatorfaktors (siehe Gleichungen (16a) und (16b)), eine Minimierung der Entropie der Segmentscanrichtungsverteilung (siehe Gleichung (18), d. h. dass die Eigenlast des Bauteils bzw. die Masse möglichst reduziert wird, eine Entpulverbarkeit etc. des Bauteils (siehe Gleichung (11)) und/oder andere beliebige Kriterien.
In 12 ist die Zielfunktion ZF als Kette mit einem (vorzugsweise obligatorischen) ersten Kettenglied, das die Teilfunktion TF1 für die Maximierung der Baurate repräsentiert, und mit einem (bei dem später noch erläuterten bevorzugten Optimierungsverfahren mit beweglichen Segmentgrenzen vorzugsweise obligatorischen) letzten Kettenglied, das die Teilfunktion TFn für die Minimierung der Anzahl der Segmente und somit der Wechsel des Parametersatzes (sofern - wie bevorzugt - für jedes Segment genau ein optimaler Parametersatz gewählt wird) repräsentiert, dargestellt. Dazwischen sind einige optionale Teilfunktionen TFi dargestellt. Dies dient aber nur der Veranschaulichung der verschiedenen Möglichkeiten. Tatsächlich können die Teilfunktionen TF1, ..., TFi, ..., TFn in jeder geeigneten Reihenfolge und Weise in einer Zielfunktion verkettet sein. Um die einzelnen Kriterien zu priorisieren, können die verschiedenen Teilfunktionen TF1, ..., TFi, ..., TFn auch jeweils mit einem Gewichtungsfaktor in der Zielfunktion ZF berücksichtigt werden. Hierbei ist die Wahl der optionalen Teilfunktionen vom Anwender und dessen Optimierungsfragestellung abhängig und kann beliebig erweitert werden. Durch eine sequenzielle Kopplung mit den Randwertproblemen bzw. mechanischen Belastungen oder Eigenschaftsanforderungen, wird die Gestalt des Bauteils in einem vom Anwender gewählten Gebiet auf vorgegebene Anwendungsfälle hin optimiert.
Eine im Rahmen des Optimierungsverfahrens verwendbare Zielfunktion F (welche auch als „Gütefunktional“ oder kurz „Funktional“ bezeichnet werden kann), mit der gleichzeitig jeweils die optimalen Parametersätze und optimierten Schichtscanrichtungsanordnungen der Segmente eines zuvor definierten Gebiets Ω ermittelt werden können, kann mathematisch beispielsweise wie folgt definiert werden: $F = \int F_{S e g} d Ω$
F_Seg sind dabei die Segment-Zielfunktionen der einzelnen Segmente im Gebiet Ω. Die Integration entspricht dabei einer Aufsummierung der Segment-Zielfunktionen im Gebiet Ω.
Diese Segment-Zielfunktionen können jeweils wie folgt definiert werden: $F_{S e g} = \sum_{i} W_{i} f_{I}^{U}$
Die Segment-Zielfunktionen F_Seg lassen sich so ohne Beschränkung der Allgemeinheit als gewichtete Summe von Teilfunktionalen $f_{i}^{U}$
(den Teilfunktionen) beschreiben, von denen jedes mit einem Gewichtungsfaktor W_i multipliziert ist. i ist dabei ein Laufindex zur Nummerierung der Teilfunktionen und das U in f^U ist nur ein Platzhalter für einen konkreten Namen der Teilfunktion, beispielsweise U = build für die Teilfunktion (das Unterfunktional) f^build zur Minimierung der Bauzeit bzw. Maximierung der Baurate.
Grundsätzlich sind dabei alle Teilfunktionale f^U (und somit auch die Segment-Zielfunktionen F_Seg und letztlich die Zielfunktion F) in irgendeiner Weise von einem gewählten Parametersatz ϕ_α (x) abhängig $f^{U} (ϕ_{α} (x))$
x repräsentiert dabei die räumlichen Koordinaten im Gebiet Ω, in welchem optimiert wird (also im Bauteil und in den Pulversegmenten). D.h. jedem Ort im Gebiet Ω wird ein konkreter Parametersatz ϕ_α (x) zugeordnet, wobei dieser dem jeweiligen für das Segment, in dem sich der Punkt befindet, aktuell geltenden Parametersatz zum Aufbau der Schichten des betreffenden Segments entspricht. Im Rahmen der Optimierung wird nämlich für die Punkte bzw. die Segmente jeweils ein geeigneterer Parametersatz aus einer Mehrzahl von Kandidaten-Parametersätzen ausgewählt, wie dies oben schon erwähnt wurde. α ist hier - und im Folgenden - eine Indexvariable, welche die verschiedenen Parametersätze ϕ_α (x) der Kandidaten-Parametersätze bezeichnet.
Z. B. kann die Teilfunktion f^build zur Minimierung der Bauzeit z. B. wie folgt definiert werden: $f^{b u i l d} = - B_{α} (ϕ_{α} (x))$
Diese Teilfunktion f^build der Zielfunktion kann genutzt werden, um den Beitrag der einzelnen Parametersätze ϕ_α (x) auf die Baugeschwindigkeit zu berücksichtigen. Das Teilfunktional f^build soll dabei sicherstellen, dass unter allen möglichen Konfigurationen von Parametersätzen ϕ_α (x) in Abhängigkeit vom Ort x gerade diejenigen mit der höchsten Volumenaufbaurate berücksichtigt werden. B_α bezeichnet darin dementsprechend die Volumenaufbaurate, welche am jeweiligen Ort x durch den Prozessparametersatz ϕ_α (x) erreicht werden kann. Andere Definitionen der Teilfunktion f^build zur Minimierung der Bauzeit sind auch möglich, wie später noch gezeigt wird.
Zusätzlich sind viele Teilfunktionale f^U noch von der Segmentscanrichtungsverteilung Ψ (x) abhängig: $f^{U} (ϕ_{α} (x), Ψ (x))$
Die Segmentscanrichtungsverteilung Ψ (x) ist insoweit abhängig vom Ort x, da sie davon abhängt, in welchem Segment sich der aktuelle betrachtete Ort befindet.
Ein konkretes Beispiel für eine von der Segmentscanrichtungsverteilung Ψ (x) abhängige Teilfunktion ist die Teilfunktion f^st, die dazu dient, die ortsabhängige Steifigkeit möglichst gut an die Steifigkeitsanforderungen anzupassen: $f^{s t} = {‖ C_{i j k l}^{α} (ϕ_{α} (x), Ψ (x)) - C_{i j k l}^{s o l l} ‖}_{2}$
Die ortsabhängige Steifigkeit wird hier durch den vom Parametersatz ϕ_α(x) und der Segmentscanrichtungsverteilung Ψ(x) abhängigen Steifigkeitstensor $C_{i j k l}^{α} (ϕ_{α} (x), Ψ (x))$
repräsentiert, wobei i, j, k, I übliche Tensor-Laufvariablen sind. Die Steifigkeitsanforderungen werden durch den vom Nutzer oder in anderer Weise vorgebbaren Sollwert $C_{i j k l}^{s o l l}$
repräsentiert. Wie zu sehen ist, „bestraft“ die Gleichung (6) zu große Abweichungen vom Sollwert. Um die Abweichung in Form eines Skalars auszudrücken, wird die L²-Norm verwendet. Diese Rechenoperation wird durch den Ausdruck in ||... ||₂ repräsentiert.
Wie in Gleichung (2) gezeigt, kann ein Nutzer durch einen höheren Gewichtungsfaktor W_i gewisse Anforderungen innerhalb seines multiphysikalischen Anforderungsprofils hervorheben und somit sicherstellen, dass dieser Aspekt beim Auffinden eines Pareto-Optimums stärker berücksichtigt wird. Die Gewichtungsfaktoren können prinzipiell beliebige Zahlen größer 0 sein. Eine sinnvolle Möglichkeit wäre es, immer Zahlen zwischen 0 und 1 zu wählen, wobei die Summe der Gewichtungsfaktoren auch auf 1 normiert sein kann. Sollen dann zum Beispiel in der Zielfunktion drei Teilfunktionen berücksichtigt werden, nämlich eine für den Sicherheitsfaktor, eine für die Baurate und eine für die Anzahl der Segmentgrenzen, wobei der Sicherheitsfaktor eine höhere Wichtigkeit haben soll, könnte die Teilfunktion für den Sicherheitsfaktor mit 0,5 gewichtet werden und die beiden anderen Teilfunktionen jeweils mit 0,25.
Die im Rahmen des Optimierungsverfahrens schließlich zu minimierende Zielfunktion kann also durch Kombination der Gleichungen (1) und (2) wie folgt definiert werden: $arg min_{ϕ_{α}^{Opt} (x) \in ϕ_{α} (x)} (min_{Ψ (x)} (F)) mit F = \int \sum_{i} W_{i} f_{i}^{U} d Ω$
Das Funktional F hat hier integrale Form und nimmt immer einen skalaren Wert für das gesamte Gebiet Ω an. Ein höherer Wert des Gütefunktionals F beschreibt folglich einen in Bezug auf das gestellte Anforderungsprofil weniger wünschenswerten Zustand und ein niedriger Wert einen wünschenswerteren. Durch Minimierung dieser Funktion (7) kann also das Optimum gefunden werden, d.h. es wird der optimale Parametersatz $ϕ_{α}^{Opt} (x)$
aus den zur Verfügung stehenden (Kandidaten-)Parametersätzen ϕ_α(x) für die jeweilige optimale Segmentscanrichtungsverteilung Ψ (x) ermittelt.
Hierzu können verschiedene Optimierungs-Verfahren verwendet werden, wobei sich grundsätzlich zwei Fälle unterscheiden lassen:

a) Optimierung mit fixen Segmentgrenzen.
b) Optimierung mit beweglichen Segmentgrenzen, d.h. die Form der Segmente (und somit auch des Bauteils) kann variiert werden.

Die Optimierung kann in beiden Fällen jeweils bevorzugt in einem iterativen, sequentiellen Verfahren erfolgen, wobei alle Verfahrensschritte auch in (insbesondere in einander verschachtelten) Iterationsschleifen mehrfach durchlaufen werden können, um den Einfluss der Optimierungen in den jeweiligen Schritten auf die jeweils anderen Schritte zu berücksichtigen. Ein genaueres Beispiel für diese konkrete bevorzugte Vorgehensweise wird später noch anhand von 14 erläutert.
Zunächst wird im Folgenden jedoch noch ein Überblick über grundsätzlich nutzbare Optimierungs-Verfahren mit fixen Segmentgrenzen oder mit beweglichen Segmentgrenzen gegeben:

a) Optimierung mit fixen Segmentgrenzen:
- Hierzu können eine Vielzahl von, insbesondere numerischen, Verfahren zur linearen und nichtlinearen lokalen oder globalen Optimierung mit und ohne Nebenbedingung genutzt werden, wobei hier je nach Form der Zielfunktion F insbesondere Verfahren in Frage kommen, die ableitungsfrei sind (bspw. Intervallhalbierungsverfahren, Downhill-Simplex-Verfahren, usw.), die die erste Ableitung benötigen (wie Sekantenverfahren, Gradienten-verfahren und Konjugierte-Gradienten-Verfahren, Quasi-Newton-Verfahren, usw.) oder die zweite Ableitung benötigen (wie Newton-Verfahren bzw. Newton-Raphson-Verfahren). Je nach gewählter Methode sind dann die Unterfunktionale so zu formulieren, dass diese bzgl. der zu optimierenden Größen (also der Prozessparametersätze ϕ_α (x) und/oder der Segmentscanrichtungsverteilungen Ψ (x)) stetig, einmal stetig differenzierbar oder sogar zweimal differenzierbar sind. Vorzugsweise werden Verfahren mit hoher Konvergenz genutzt, also solche, die eine möglichst hohe Ableitung benötigen, da solche Verfahren schneller sind.
- Beispiele für die technische Umsetzung von geeigneten Optimierungsverfahren können Grundlagenwerken wie C. Richter, Optimierung in C++: Grundlagen und Algorithmen, 2016, Wiley-VCH, Berlin entnommen werden, wobei bei dem vorgeschlagenen Werk das Gütefunktional mit f(x) statt F bezeichnet wird und die zu optimierenden Größen mit x bezeichnet werden.
b) Optimierung mit variablen Segmentgrenzen:
- Auch für den Fall der Optimierung mit beweglichen Segmentgrenzen gibt es verschiedene Methoden, diese zu verwirklichen. Dabei ist es wie erwähnt möglich, gleichzeitig die Gestalt, also die Geometrie, der Segmente (und damit des Bauteils) und die Segmentscanrichtungsverteilungen zu optimieren, wobei die an den einzelnen Orten geltenden Parametersätze durch die Verschiebung der Grenzen der Segmente zwangsläufig noch mit variiert werden können, da der betreffende Ort möglicherweise durch die Grenzverschiebung einem anderen Segment zugeordnet wird, in welchem ein anderer Parametersatz gilt. Ohne Beschränkung der Allgemeinheit lassen sich im Prinzip zur Minimierung der Zielfunktion F alle Verfahren nutzbar machen, welche zur Topologie-Optimierung verwendet werden. Zu diesen Verfahren zählen u.a.:
  - - diskrete Topologie Optimierung, Michell A. G. M. The limits of economy of material in frame structures. Philosophical Magazine 8(47):589-597, 1904
  - - Shape derivatives Topologie Optimierung, P. Gangl, Sensitivity-based topology and shape optimization with application to electrical machines, Universität Linz, Dissertation 2016
  - - Level set, S. Kambampati, C. Jauregui, K. Museth & H. A. Kim, Large-scale level set topology optimization for elasticity and heat conduction, Structural and Multidisciplinary Optimization volume 61:9-38, 2020
  - - Evolutionary structural optimization, P. Tanskane, The evolutionary structural optimization method: theoretical aspects, Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, 191(47-48): 5485-5498, 2002
  - - Phase field, J. Kato, S. Ogawa, T. Ichibangase & T. Takaki, Multi-phase field topology optimization of polycrystalline microstructure for maximizing heat conductivity, Structural and Multidisciplinary Optimization volume 57: 1937-1954, 2018

Hierzu muss jeweils im Wesentlichen aus der Zielfunktion F eine sogenannte „Grenzflächendynamik“ hergeleitet werden, wobei eine numerisch lösbare Differentialgleichung aufgestellt wird, in welcher die Zielfunktion F nach den zu optimierenden Parametern abgeleitet wird. Diese Vorgehensweisen sind dem Fachmann grundsätzlich bekannt.
Im Folgenden wird dennoch dieses Prinzip ein wenig genauer am Beispiel der im Zusammenhang mit der Erfindung besonders bevorzugt genutzten, sogenannten „Multi-Phasenfeld-Methode“ erläutert, wie sie z. B. in ähnlicher Weise in I. Steinbach, Ein Multi-Phasen-Feld-Modell für facettiertes Kristallwachstum, Diss. RWTH Aachen 2000, beschrieben wird. Eine andere Erläuterung des Prinzips findet sich in Kapitel 7 von N. E. Ken: Phase-Field Methods in Materials Science and Engineering, 2010, Wiley-VCH, Berlin. Die Erfindung soll aber nicht auf diese bevorzugte Methode zwingend fixiert sein.
Die Multi-Phasenfeld-Methode ist (als eine Phasenfeldmethode) eigentlich ein Verfahren zur numerischen Simulation von Vorgängen, bei denen zwei oder mehr Phasen und die Grenzflächen zwischen ihnen, die Phasengrenzen, beschrieben werden sollen. Die Phasenfeldmethode kann zur Ermittlung eingesetzt werden, wie sich Strukturen und der Verlauf der Grenzflächen mit der Zeit ändern. Zur Beschreibung des Gefüges bzw. der Verteilung der Phasen wird daher bei der Phasenfeldmethode eine sogenannte „Phasenfeldfunktion“ genutzt, die kontinuierlich in Zeit und Raum ist und die beispielsweise bei der Beschreibung zweier Phasen Werte zwischen Null (erste Phase) und Eins (zweite Phase) annehmen kann. Im Rahmen des vorliegenden Optimierungsverfahrens wird dieses Prinzip vorteilhaft genutzt, um die Verschiebung der Grenzflächen zwischen benachbarten Segmenten zu beschreiben, in denen jeweils andere Prozessparametersätze ϕ_α (x) und/oder Segmentscanrichtungsverteilungen Ψ (x) gelten sollen. Die unterschiedlichen Prozessparametersätze ϕ_α (x) und/oder Segmentscanrichtungsverteilungen Ψ (x) entsprechen also im vorliegenden Fall den unterschiedlichen „Phasen“. Ansonsten kann die Vorgehensweise prinzipiell weitgehend übernommen werden.
Um eine Optimierung mit beweglichen Segmentgrenzen mittels einer solchen Multi-Phasenfeld-Methode durchzuführen, werden also aus der Zielfunktion F, in der Regel nichtlineare, partielle Differentialgleichungen hergeleitet, die jeweils die Bewegung der Segmentgrenzflächenpositionen (also der Positionen der einzelnen Punkte bzw. Orte x der Segmentgrenzen) beschreiben.
Da an einer Grenze zwischen zwei benachbarten Segmenten einerseits von einem Parametersatz ϕ_α(x) auf einen anderen Parametersatz ϕ_β(x) gewechselt wird (β ist hier einfach eine weitere Indexvariable ungleich α), anderseits aber bei der Nutzung der benötigten Differentialgleichungen keine scharfen Übergange (sharp interfaces) bzw. Sprünge erlaubt sind, werden hierzu in der technischen Umsetzung des Optimierungsalgorithmus die Parametersätze ϕ_α(x) am Ort x jeweils durch ihre „Anteile“ ϕ_α(x) dargestellt. Der Wert des Anteils kann zwischen 0 und 1 liegen, wobei ϕ_α(x) = 1 bedeutet, dass der Parametersatz ϕ_α(x) an einen Ort x vorliegt und ein Anteil von ϕ_α(x) = 0, dass er nicht vorliegt. Somit können Orte x in einem Grenzbereich (im Folgenden auch als „Grenzflächenbereich“ bezeichnet, dessen Breite von einem Anwender definierbar ist) zwischen zwei Segmenten in der Optimierung einfach einen Anteil ϕ_α(x) eines ersten Parametersatzes ϕ_α(x), der im ersten Segment gilt, und einen Anteil ϕ_β(x) eines zweiten Parametersatzes ϕ_β(x), der im benachbarten zweiten Segment gilt, aufweisen. Treffen in einem Grenzflächenbereich mehr als zwei Segmente aufeinander, können an einem Ort x auch Anteile von mehr als zwei Parametersätzen vorliegen. In jedem Fall muss an jedem Ort die Summe der Anteile aller dort vorliegenden Parametersätze gleich 1 ergeben. Um über das gesamte Gebiet Ω mit Anteilen ϕ_α(x) von Parametersätzen ϕ_α(x) arbeiten zu können, wird für alle Orte x in einem mittleren Bereich eines Segments, also außerhalb eines Grenzbereichs zu einem anderen Segment, in der Optimierung einfach der Anteil ϕ_α(x) des im Segment geltenden Parametersatz ϕ_α(x) auf 1 gesetzt.
Die Zielfunktion F bzw. die einzelnen Teilfunktionale f^U müssen dann für die Phasenfeldmethode dementsprechend angepasst werden, so dass diese die Anteile ϕ_α(x) der Parametersätze ϕ_α(x) mathematisch berücksichtigen. Dies erfolgt individuell für die verschiedenen Teilfunktionale f^U. Z. B. kann hierzu die oben erläuterte Gleichung (6b) für die Teilfunktion f^st zur Anpassung der ortsabhängigen Steifigkeit an die Steifigkeitsanforderungen modifiziert werden, in dem einfach eine Aufsummierung der (von den Parametersätzen abhängigen) Steifigkeitstensoren $C_{i j k l}^{α} (ϕ_{α} (x) Ψ (x))$
jeweils multipliziert mit den Parametersatzanteilen ϕ_α(x) der am Ort x jeweils möglichen Parametersätze ϕ_α(x) erfolgt: $f^{s t} = {‖ \sum_{α} {\bar{Φ}}_{α} (x) \cdot C_{i j k l}^{α} (ϕ_{α} (x), Ψ (x)) - C_{i j k l}^{s o l l} ‖}_{2}$
Ebenso kann die Teilfunktion f^build gemäß Gleichung (4b) verallgemeinert werden, indem am Ort x (in einem Grenzflächenbereich) jeweils entsprechend über alle Parametersatzanteile ϕ_α(x) der hier möglichen Parametersätze ϕ_α(x) aufsummiert wird. $f^{b u i l d} = - \sum_{α = 1}^{N} {\bar{ϕ}}_{α} (x) B_{α}$
In der hier vorliegenden numerischen Umsetzung beschreibt also die Phasenfeldmethode den Übergang zwischen zwei oder mehr Parametersätzen (entsprechend den Phasen der sonstigen Anwendung der Phasenfeldmethode) über den Anteil der Parametersätze an den Orten in einem (vom Anwender definierbaren bzw. vorgebbaren) „diffusen“ Grenzflächenbereich.
Eine erste partielle Differentialgleichung soll dazu dienen, die Dynamik zu beschreiben, wie sich die Segmentgrenzen verschieben müssen, um zu einem Minimum der Zielfunktion F zu gelangen. Eine solche Differentialgleichung kann beispielsweise für einen Parametersatz ϕ_α(x) wie folgt formuliert werden, wobei wie oben erläutert die Zielfunktion F von den Anteilen ϕ_α(x) der Parametersätze ϕ_α(x) in den jeweiligen Segmenten abhängt: $\frac{\partial {\bar{Φ}}_{α} (x)}{\partial τ} = \sum_{β = 1; β \neq α}^{N} \frac{M η}{π^{2}} (\frac{δ F}{δ {\bar{Φ}}_{α} (x)} - \frac{δ F}{δ {\bar{Φ}}_{β} (x)})$
In dieser partiellen Differentialgleichung sind α und β wieder die Indizes der verschiedenen Parametersätze in Segmenten, deren gemeinsamer Grenzbereich betrachtet wird. Wenn N verschiedene Parametersätze zu berücksichtigen sind (wie dies insbesondere an einem Ort x der Fall ist, an dem N verschiedene Segmente aufeinander treffen, da jedem Segment hier genau ein Parametersatz zugeordnet ist), ist diese Gleichung (8) für jeden Parametersatz ϕ_α(x) mit α = N zu lösen, also N mal.
Die Differentialgleichung beschreibt auf der linken Seite die Änderung der Parametersatzanteile ϕ_α(x) an einem Ort x in Abhängigkeit von der Änderung einer virtuellen „Relaxationszeit“ τ. In der üblichen Nutzung der Phasenfeldmethode zur Beschreibung von Phasenübergangen entspricht diese Relaxationszeit einer realen Zeit, während der sich die Phasen verändern. Im Rahmen der vorliegenden Nutzung wird die Relaxationszeit als entsprechender rein virtueller Parameter übernommen, um im numerischen Prozess die Änderung der Segmentgrenzen verfolgen zu können. D.h. die virtuelle Relaxationszeit wird benötigt, um mithilfe der Phasenfeldgleichung iterativ die räumliche Segment-Konfiguration mit den jeweils zu den Segmenten gehörigen Parametersätzen und der Segmentscanrichtungsverteilung zu bestimmen, bei der der Wert der Zielfunktion F minimal ist.
Die rechte Seite der Gleichung (8) steht dagegen für die „Triebkraft“, die auf die Segmentgrenzen wirkt, um diese in die optimale räumliche Konfiguration zu verschieben und somit die Zielfunktion F zu minimieren.
Die Triebkraft wird über einen paarweisen Vergleich der Variation der Zielfunktion δF in Abhängigkeit der Parametersatzanteile Φ _α(x) bzw. Φ _β(x) bestimmt. Hierbei sind α und β wieder die Indizes der verschiedenen Parametersätze in benachbarten Segmenten, deren Grenzflächenbereich betrachtet wird, um so die paarweisen Differenzen zu bilden. Da ja an einem Ort x in einem Grenzflächenbereich mehr als zwei Segmente aufeinander treffen können, erfolgt eine Aufsummierung über alle paarweisen Vergleiche, wobei in dem obigen Beispiel der Index β wieder für alle Parametersätze von 1 bis N durchlaufen wird, außer für den Index α .
In einem Vorfaktor vor der Differenz der Ableitungen der Zielfunktion F nach den Parametersatzanteilen Φ _α(x) bzw. Φ _β(x) wird analog zur Phasenfeldmethode ein Wert M für die „Mobilität“ der Segmentgrenzen, genauer des diffusen Grenzflächenbereichs (d.h. der Bereich auf oder in einer unmittelbaren Umgebung der Grenzfläche), und ein Wert η für die Breite des diffusen Grenzflächenbereichs aufgenommen. Diese Variablen müssen für das jeweilige numerische Verfahren, wie später an einem Ausführungsbeispiel für die numerische Umsetzung beschrieben, bestimmt werden. Sie haben aber keine physikalische Bedeutung wie in der ursprünglichen Phasenfeldmethode.
Da wie oben erläutert die Zielfunktion F auch von den Segmentscanrichtungsverteilungen Ψ(x) abhängt, muss für diese eine zweite partielle Differentialgleichung aufgestellt werden. Diese kann beispielsweise wie folgt formuliert werden: $\frac{\partial {\bar{Ψ}}_{i} (x)}{\partial τ} = \sum_{i = 1; j \neq i}^{N} \frac{M_{s} η_{s}}{π^{2}} (\frac{δ F}{δ {\tilde{Ψ}}_{i} (x)} - \frac{δ F}{δ {\tilde{Ψ}}_{j} (x)})$
Wie der Vergleich mit Gleichung (8) zeigt, sind die partiellen Differentialgleichungen für die Parametersätze und die Segmentscanrichtungsverteilungen im Prinzip analog aufgebaut. Dennoch gibt es Unterschiede, da die Segmentscanrichtungsverteilungen Ψ(x) für die einzelnen Segmente ja im Verfahren optimierbare Parameter sind und nicht wie die Parametersätze ϕ_α(x) aus einer Anzahl von diskreten Kandidaten-Parametersätzen ausgewählt werden.
In der Gleichung (9) sind daher i und j jeweils Variablen, mit denen die zu optimierenden freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) der Segmentscanrichtungsverteilungen Ψ(x) bezeichnet werden können.
Z. B. können in Gleichung (9) die freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) bei einer nichtparametrischen Beschreibung der Segmentscanrichtungsverteilung Ψ(x) die Anteile der einzelnen diskreten Scanrichtungswinkel an der jeweiligen Segmentscanrichtungsverteilung Ψ(x) sein, wobei i und j jeweils Laufvariable sind, welche die verschiedenen Scanrichtungswinkel repräsentieren. So kann die Segmentscanrichtungsverteilung Ψ(x) z. B. in 360 diskrete Scanrichtungswinkel zu je einem Grad zerlegt werden, wobei dann die Laufvariablen i und j die Werte 0 - 359 annehmen und jeder Wert der Laufvariable kann einem Scanrichtungswinkel zugeordnet werden (vgl. die Erläuterungen oben zu 9). Ein freier Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) ist dann der Anteil genau des i-ten Scanrichtungswinkels in der Segmentscanrichtungsverteilung Ψ(x) (für j gilt das entsprechend). Der Wert der Segmentscanrichtungswinkelanteile Ψ̃_i(x) liegt hier jeweils zwischen 0 und 1, wobei ein Wert zwischen 0 und 1 dann nicht auf eine Segmentgrenze hindeutet, sondern nur einen Anteil des Scanrichtungswinkels in den Segmentscanrichtungsverteilungen Ψ(x) beschreibt. Es gilt dabei, dass an jedem Ort x die Summe aller Segmentscanrichtungswinkelanteile Ψ̃_i(x) gleich 1 sein muss.
Wenn die Segmentscanrichtungsverteilung Ψ(x) dagegen parametrisch definiert werden kann, z. B. als Gaußverteilung, können die freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) alternativ auch die einzelnen Parameter der Segmentscanrichtungsverteilung Ψ(x) sein, nach denen optimiert werden soll, wobei i und j für die einzelnen Parameter stehen (z. B. i für den Mittelwert und j für die Standardabweichung).
Diese zweite partielle Differentialgleichung (9) beschreibt auf der linken Seite nun die Änderung der freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) (also z. B der Segmentscanrichtungswinkelanteile Ψ̃_i(x) bei einer nichtparametrisch definierten Verteilung oder die üblichen freien Parameter bei einer parametrisch definierten Verteilung) an einem Ort x in Abhängigkeit der Änderung der bereits oben erläuterten virtuellen Relaxationszeit τ.
Die Triebkraft auf der rechten Seite der zweiten partiellen Differentialgleichung (9) wird dementsprechend über einen paarweisen Vergleich der Variation der Zielfunktion δF über die freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) bestimmt, ganz analog zu der Vorgehensweise in Gleichung (8).
Im Vorfaktor M_s η_s/π² werden wieder analog zur Phasenfeldmethode ein Wert M_s für die Mobilität, mit der sich eine Änderung der freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) in einem Segment ausbreiten kann, und eine Breite η_s des diffusen Grenzflächenbereichs gesetzt, auf der eine Variation der freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) erfolgen kann. Diese Variablen müssen wieder für das jeweilige numerische Verfahren, wie auch später an einem Ausführungsbeispiel beschrieben, bestimmt werden. Sie können den o. g. Parametern M bzw. η entsprechen, müssen dies aber nicht. Sie haben keine physikalische Bedeutung wie in der ursprünglichen Phasenfeldmethode. Dabei sind die Werte für M_s und η_s bevorzugt so zu wählen, dass die Änderung der freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) schnell erfolgt, d h. eine Anpassung der Segmentscanrichtungsverteilung Ψ(x) schnell im ganzen Segment übernommen wird.
Diese partiellen Differenzialgleichungen (8) und (9) sind in der Regel bzw. in der täglichen Praxis meist nicht für das gesamte Gebiet Ω so einfach analytisch lösbar. Daher erfolgt in der Praxis die Lösung bevorzugt durch numerische Methoden, d. h. die partiellen Differentialgleichungen werden in ein Gleichungssystem überführt, welches durch numerische Verfahren gelöst werden kann. Eine Überführung kann mit der Finite-Elemente-Methode erfolgen, welche z. B. in P. Knabner, L. Angerman, Numerik partieller Differentialgleichungen, Springer-Verlag, Berlin/Heidelberg, 2000, beschrieben ist. Die Überführung erfolgt, indem das Gebiet Ω in diskrete, finite Teilgebiete Ω_T zerlegt wird.
In diesen diskreten Teilgebieten Ω_T kann z. B. für jeden ortsabhängigen Parameter, welcher in den Differentialgleichungen verwendet wird (also sowohl die ortabhängigen Konstanten als auch die Optimierungsparameter), zu jedem Zeitpunkt der o.g. virtuellen „Relaxationszeit“ τ (also z. B. zu jedem Iterationschritt in der Optimierungsroutine) jeweils ein Wert hinterlegt werden. Verschiedene Methoden zur Diskretisierung, d.h. zur Zerlegung eines Gebiets Ω in diskrete Teilgebiete Ω_T, sind dem Fachmann bekannt und brauchen daher nicht im Einzelnen erläutert zu werden. Dennoch wird nachfolgend als ein konkretes Beispiel die häufig verwendete Methode der Zerlegung in gleichgroße hexagonale Finite Elemente skizziert, wobei die einzelnen Elemente im Folgenden, wie umgangssprachlich auch üblich, als „Voxel“ bezeichnet werden.
Bei der Zerlegung ist es sinnvoll, die Anzahl der Voxel möglichst gering zu halten. Um dies zu ermöglichen, kann die Zerlegung in Abhängigkeit von der gestellten Aufgabe bzw. von der Optimierungsmethode abhängen. Die Zerlegung kann hierzu unter der Berücksichtigung erfolgen, dass jedem Voxel nur die Werte der (wie oben definierten) Parametersatzanteile ϕ_α(x) und der (wie oben definierten) zu optimierenden freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) zugeordnet werden. Ist in einem Voxel der Wert eines Parametersatzanteils ϕ_α(x) eines Parametersatzes ϕ_α(x) eines bestimmten Segments gleich 1, so wird in dem betreffenden Voxel dieser Parametersatz ϕ_α(x) angewendet, d.h. der Voxel befindet sich klar im Segment. Ist der Wert dagegen 0, so wird dieser Parametersatz ϕ_α(x) in diesem Voxel nicht verwendet, d. h. der Voxel befindet sich klar außerhalb des betreffenden Segments. Liegt der Wert zwischen 0 und 1, so befindet sich der Voxel im Bereich einer Segmentgrenze, welche für eine geometrische Darstellung rekonstruiert werden muss. Der Übergang zwischen zwei oder mehr Segmenten erstreckt sich durch die Phasenfeldmethode in der Regel über mehrere Voxel. Bevorzugt soll sich meist der Übergang über so wenige Voxel wie möglich erstrecken.
Für die Phasenfeldmethode kann zudem vorzugsweise die Voxelgröße so gewählt werden, dass die Voxelkantenlänge einem Zehntel oder weniger der Breite des darzustellenden Details im Bauteil entspricht. In der konkreten Umsetzung kann diese Breite des darzustellenden Details im Bauteil z. B. die minimale Wandstärke, welche sich durch die Parametersätze verwirklichen lässt, die kleinste Strahlausdehnung des zur Verfestigung genutzten Energiestrahls oder auch ein vom Anwender definierter beliebiger anderer Wert sein.
Um den Rechenaufwand zu verringern kann auch die Voxelgröße so gesteuert werden, dass diese nur nahe der aktuellen Segmentgrenzen jeweils auf die nötige Auflösung runtergebrochen wird, wogegen in den Bereichen, die ohnehin klar in einem Segment liegen, größere Voxel verwendet werden. Alternativ oder zusätzlich können zur Reduzierung des Rechenaufwands auch nur die Teile des sich aus der Finite-Element-Methode ergebenden Gleichungssystem gelöst werden, welche nahe einer Segmentgrenzfläche sind, d. h. nur für die betreffenden Voxel im Bereich der Segmentgrenzen (also auf den Segmentgrenzen und in der Nähe der Segmentgrenzen) wird eine Lösung gesucht.
In Abhängigkeit der wie oben festgelegten minimalen Voxelgröße kann auch die Breite η bzw. η_s des diffusen Grenzflächenbereichs in den Gleichungen (8) und (9) gewählt werden, da die Größenordnungen der numerisch gebildeten Gradienten, welche in den Teilfunktionalen f^U auftreten können, von der Voxelgröße abhängen.
In der Praxis kann vorzugsweise der Wert für η Gleichung (8) bzw. Breite η_s für Gleichung (9) jeweils so gewählt werden, dass der Wert, welcher das später im Zusammenhang mit Gleichung (10) beschriebene Unterfunktional f^int zur Minimierung der Anzahl der Segmentgrenzen aufweisen kann, die gleiche Größenordnung besitzt wie die anderen Teilfunktionale in der Zielfunktion. Um dies zu gewährleisten, können mögliche Werte für η und η_s in einer Datenbank hinterlegt oder über die Evaluierung der anderen Teilfunktionale in der Startkonfiguration bestimmt werden. Ein typischer Wert für η und η_s könnte bei einer Voxelgröße von 1 mm z. B. bei 10^-6 mm liegen.
Der Wert M für die Mobilität in Gleichung (8) bzw. der Wert M_s für die Mobilität in Gleichung (9) kann vorzugsweise so bestimmt werden, dass in allen Teilgebieten Ω_T die maximale Änderung des Parametersatzanteils Φ _α(x) und der zu optimierenden freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) in jedem Iterationsschritt des Optimierungsverfahrens kleiner als 1 ist. In der Regel wird bei vielen numerischen Verfahren ein Wert von 0.5 oder kleiner bevorzugt, damit die Phasenfeldmethode sicher iterativ zur Lösung konvergiert.
In der Praxis können für die Optimierung einfach ein bereits vorhandenes Programm oder Programmteile zum numerischen Lösen solcher Aufgaben herangezogen werden. Beispielsweise gibt es solche Programme in den Softwarepaketen OpenPhase, OpenFoam oder deal.ll usw.
Da bei der beschriebenen Phasenfeldmethode die Segmentgrenzen durch diffuse Grenzflächenbereiche definiert sind, wird nach erfolgter Optimierung festgelegt, in welchen Voxeln im Grenzflächenbereich letztlich welcher Prozessparametersatz und welche Segmentscanrichtungsverteilung anzuwenden ist.
Dies kann unter anderem auch davon abhängen, wozu die im Optimierungsverfahren erhaltenen Daten konkret dienen sollen.
Sollen sie unmittelbar zur Ansteuerung der Produktionsvorrichtung dienen, kann auch in den Grenzflächenbereichen ausgenutzt werden, dass für die dortigen Voxel jeweils die Parametersatzanteile Φ _α(x) verschiedener Parametersätze ϕ_α(x) bekannt sind, die jeweils den verschiedenen benachbarten Segmenten zugeordnet sind. In diesem Fall können der Steuereinrichtung der Produktionsvorrichtung beispielsweise die Daten für die Prozessparametersätze mitsamt ihren Anteilen auch voxelweise übergeben werden und während des Produktionsverfahrens werden die Prozessparametersätze in einem Überlappbereich zwischen zwei Segmenten entsprechend ihren Anteilen mehrfach angewendet. In einem Laser Powderbed Fusion Verfahren kann beispielsweise im Überlappbereich der Laser mehrfach in diesem Bereich belichten, jeweils mit unterschiedlichen Prozessparametersätzen.
Um dagegen wieder scharfe Segmentgrenzen zu rekonstruieren, um das Bauteil als CAD-Model darzustellen, kann dies z. B. über ein geeignetes Verfahren bspw. in Form von Isoflächen erfolgen. Isoflächen sind Flächen, die im Raum benachbarte Voxel gleicher Merkmale oder Werte einer bestimmten Größe, wie zum Beispiel Parametersatzanteile oder freie Winkelverteilungsparameter, miteinander verbinden. Da ein Segment, wie schon erwähnt, bevorzugt auch dadurch definiert ist, dass im Segment (neben derselben Segmentscanrichtungsverteilung) derselbe Prozessparametersatz ϕ_α gilt (und es in diesem Sinne auch als „Prozessparametergebiet“ bezeichnet werden könnte), sind die dabei ermittelten Isoflächen den Segmentgrenzen gleichzusetzen. In den Voxeln, in denen verschiedene Parametersätze ϕ_α(x) mit ihren jeweiligen Parametersatzanteilen Φ _α(x) vorliegen, muss dabei eine Entscheidung gefällt werden, welcher Parametersatz dort gelten soll. Vorzugsweise kann dies zum Beispiel der Parametersatz mit dem größten Anteil sein.
Ein Verfahren zur Erzeugung von Isoflächen ist z. B. das Marching Cubes-Verfahren, wie es in C. D. Hansen, C. R. Johnson Visualization Handbook, Elsevier Science, 2005, u. a. beschrieben ist. Auch andere Verfahren aus diesem Lehrbuch könnten verwendet werden.
Eine entsprechende Zuordnung der Voxel im Grenzflächenbereich zu einer Segmentscanrichtungsverteilung ist insofern nicht zwingend erforderlich, da man einfach mit der Zuordnung zu einem Segment nicht nur den Prozessparametersatz festlegen kann, sondern dem jeweiligen Segment, in dem der Prozessparametersatz angewendet werden soll, auch die zugeordnete Schichtscanrichtungsanordnung zuweisen kann. Daraus ergibt sich dann automatisch die Segmentscanrichtungsverteilung des Segments, die ja für das gesamte Segment einheitlich sein muss.
Nachfolgend werden nun einige weitere Teilfunktionen (= Unterfunktionale) beispielhaft aufgeführt, um die Zielfunktion gemäß den Gleichungen (1) und (2) aufzustellen, wobei α und β jeweils wieder die Indizes der verschiedenen Parametersätze ϕ_α(x) und ϕ_β(x) in den N verschiedenen Segmenten sind, deren gemeinsamer Grenzflächenbereich betrachtet wird, wie dies oben erläutert wurde.
a) Unterfunktional zur Minimierung von Segmentgrenzflächen:
Eine Teilfunktion bzw. ein Unterfunktional, welches zur Minimierung der Anzahl der Grenzflächen zwischen den Segmenten dienen kann, lässt sich wie folgt definieren: $f^{i n t} = \sum_{β = 1, α \neq β}^{N} \frac{4 μ_{α β} (γ)}{η} (- \frac{η^{2}}{π^{2}} \nabla {\bar{Φ}}_{α} (x) \nabla {\bar{Φ}}_{β} (x) + {\bar{Φ}}_{α} (x) {\bar{Φ}}_{β} (x))$
Die Gleichung bestraft das Vorhandensein von Grenzflächenbereichen bei der Gestaltoptimierung, d.h. je mehr Grenzflächenbereiche in Gebiet Ω vorhanden sind, desto höher wird der Wert der Zielfunktion F. Dieses Unterfunktional stellt somit sicher, dass die Grenzflächenbereiche und die daraus sich ergebenden Segmente, in denen die Parameter variieren, geclustert sind, d.h. dass die Segmente eine gewisse räumliche Ausdehnung aufweisen und nicht eine Vielzahl zu kleiner Segmente ausgebildet wird. Dies reduziert letztlich auch die Anzahl der Parametersatzwechsel während des Aufbaus des Bauteils.
∇Φ̅_α(x) bezeichnet hierzu den räumlichen Gradienten des Parametersatzanteils Φ̅_α(x). Dies gilt analog für ∇Φ̅_β(x). Im Inneren eines Segments (also nicht in einem Grenzflächenbereich) sind diese Gradienten 0 und es muss einer der Parametersatzanteile Φ _α(x) oder Φ _β(x) ebenfalls 0 sein (der andere ist dann 1), was insgesamt dazu führt, dass dort der Anteil in der Gesamtsumme 0 ist. In den Grenzflächenbereichen wird der Wert in der Klammer dagegen ungleich 0. η bezeichnet wieder den Wert, der für die Breite des diffusen Grenzflächenbereichs angenommen wird.
Die Variable µ_αβ(γ) bezeichnet eine Art Grenzflächenenergie, die zum einen von der Kombination an Parametersätzen abhängen kann. D.h. die Grenzfläche zwischen einem Parametersatz, welcher unverfestigtes Material repräsentiert, und einem anderen Parametersatz, bei welchem Material verfestigt wird, kann beispielsweise anders bestraft werden als eine Grenzfläche zwischen zwei Parametersätzen, bei welchen jeweils Material verfestigt wird. Zum anderen kann die Grenzflächenenergie u_αβ(γ) wie dargestellt eine Funktion eines Parameters γ sein, mithilfe dessen sie anisotrop gestaltet werden kann. In der Praxis kann es sinnvoll sein, die Grenzflächenenergie für alle Grenzflächenbereiche für alle Kombinationen von Parametersätzen, bei denen jeweils einer der Parametersätze ein Segment mit unverfestigtem Material und der andere Parametersatz ein Segment mit verfestigtem Material betrifft, abhängig von einem Winkel γ zwischen einem Vektor des Schwerefeldes und der Richtung der Orientierung des Grenzflächenbereiche, also der Segmentgrenzenflächen-Normalenrichtung, zu machen, welche sich wiederum aus den Gradienten der Parametersatzanteils berechnen lässt. Somit kann eine von dem Winkel γ abhängige anisotrope Grenzflächenenergie realisiert werden, bei welcher beispielweisen Überhänge stärker bestraft werden, da zu große Überhängen meist durch Supports gestützt werden müssten. D. h. es kann so auch die Anzahl der Supports reduziert werden.
b) Unterfunktional zur Sicherstellung der Entpulverbarkeit des Bauteils (nur bei beweglichen Segmentgrenzen):
Eine Teilfunktion bzw. ein Unterfunktional, welches zur Bestrafung von Bereichen mit Pulvereinschlüssen innerhalb des Bauteils dient, lässt sich für die Multi-Phasenfeld-Methode wie folgt definieren: $f^{c l e a n} = p_{R} (x) A \sum_{α} {\bar{Φ}}_{α} (x)$
Um dieses Funktional zu verwenden, kann, wie später noch an einem Beispiel in 14 erläutert, eine Fluidsimulation im gesamten Gebiet erfolgen. In einer solchen Fluidsimulation wird das Pulver als ein Fluid angenommen, welches aus dem Gebiet in Folge eines Druckunterschiedes ausfließt soll. Die Fluidsimulation ist so gestaltet, dass in Bereichen, die sich nicht entpulvern lassen, ein Restdruck p_R zurückbleibt, welche durch eine Zahl größer 0 repräsentiert wird. Kann ein Gebiet entpulvert werden, so ist der Wert der Restdruckes 0. Je nach Gestaltung der Fluidsimulation kann der maximale Wert für den Restdruck p_R variieren. Durch den Faktor A wird dieser vorzugsweise so skaliert, dass der Wert der Teilfunktion in der gleichen Größenordnung wie der der anderen Teilfunktionale liegt. Der Summenterm Σ_α Φ _α(x) dient in dieser Gleichung übrigens nur dazu, dass das Teilfunktional bei der Ableitung der Zielfunktion F in der Gleichung (8) nur 0 wird, wenn auch der Restdruck p_R = 0 ist. Da nämlich der mittels der Fluidsimulation ermittelte Wert p_R(x)A eine Konstante ist, würde ohne den Summenterm das Teilfunktional in Gleichung (8) wegen der Ableitung immer 0.
c) Unterfunktional zur Sicherstellung der korrekten Wärmebehandlung:
Eine Teilfunktion f^WB, welche solche Segmente bestraft, die bestimmte, vorgegebene Wärmebehandlungsparameter nicht einhalten können, lässt sich z. B. für die Multi-Phasenfeld-Methode für bewegliche Segmentgrenzen allgemein wie folgt definieren: $f^{W B} = \sum_{α} {\bar{ϕ}}_{α} (x) \cdot W ({\dot{T}}_{Soll} (ϕ_{α} (x), t), {\dot{T}}_{Ist} (x, t))$
W(Ṫ_Soll(ϕ_α(x),t), Ṫ_ISt(x),t) beschreibt hierin eine Funktion, die die Abweichungen zwischen einem parametersatzspezifischen Soll-Wärmebehandlungs-Temperatur-Zeit-Profil Ṫ_soll(ϕ_α(x),t) und einem sich aus einer Wärmebehandlungssimulation (siehe auch hierzu die späteren Erläuterungen zu 14) ergebenden Ist-Wärmebehandlungs-Temperatur-Zeit-Profil Ṫ_Ist(x,t) in einen skalaren Wert übersetzt. t beschreibt dabei die Zeit. Durch Gleichung (12a) führt also jede Abweichung zwischen Soll- und Ist-Wärmebehandlungs-Temperatur-Zeit-Profil zu einer Erhöhung des Wertes der Zielfunktion.
Als einfachstes Ausführungsbeispiel für die Funktion W kann hier die Summe der Quadrate der Differenzen genannt werden: $W ({\dot{T}}_{Soll} ({\bar{ϕ}}_{α} (x), t), {\dot{T}}_{Ist} (x, t)) = \frac{1}{t} \int_{\bar{t}} {({\dot{T}}_{Soll} ({\bar{ϕ}}_{α} (x), \bar{t}) - {\dot{T}}_{Ist} (x, \bar{t}))}^{2} d t$
t̅ repräsentiert hierbei die Integrationsvariable der Zeit. Der Fachmann kann auch jede beliebige Metrik verwenden, welche für seinen Werkstoff geeignet ist, bspw. die Differenz zur kritischen Abkühlgeschwindigkeit.
Der Summenterm Σ_α Φ _α(x) dient in Gleichung (12a), wie in Gleichung (11), wieder nur dazu, dass das Teilfunktional bei der Ableitung der Zielfunktion F in der Gleichung (8) nur dann 0 wird, wenn auch der Wert der Funktion W gleich 0 ist. Würde die Optimierung ohne Verschiebung der Segmentgrenzen durchgeführt, könnte also auf diesem Term auch verzichtet werden und statt Gleichung (12a) eine vereinfachte Form für die Teilfunktion f^WB genutzt werden: $f^{W B} = W ({\dot{T}}_{Soll} (ϕ_{α} (x), t), {\dot{T}}_{Ist} (x, t))$
e) Unterfunktional zur Reduktion des Materialeinsatzes:
Eine Teilfunktion f^M, welche Segmente in Abhängigkeit von ihrem Masseneinsatz bestraft, lässt sich z. B. für die Multi-Phasenfeld-Methode für bewegliche Segmentgrenzen allgemein wie folgt definieren: $f^{M} = \sum_{α} {\bar{ϕ}}_{α} (x) \cdot ρ^{α} (ϕ_{α} (x))$
ρ^α(ϕ_α(x)) ist hierin die Massendichte am jeweiligen Ort x, die dort bei dem aufgrund des an diesem Ort x vorliegenden Segments verwendeten Parametersatz ϕ_α(x) vorliegt. Sie wird jeweils mit dem Parametersatzanteil Φ _α(x) am Ort x multipliziert und es erfolgt eine Aufsummierung des Produkts über alle am Ort x vorliegenden Parametersatzanteile Φ̅_α(x).
Würde die Optimierung ohne Verschiebung der Segmentgrenzen durchgeführt, könnte statt Gleichung (14a) auch wieder eine vereinfachte Form für die Teilfunktion f^M genutzt werden, da an jedem Ort x definitiv nur ein Parametersatz ϕ_α(x) vorliegen kann (es gibt dann ja keine diffusen Grenzflächen): $f^{M} = ρ^{α} (ϕ_{α} (x))$
f) Unterfunktional zur optimalen Gewährleistung eines Sicherheitsfaktors:
In der Praxis werden Strukturen unter Berücksichtigung eines „Sicherheitsfaktors“ hinsichtlich ihrer Belastung ausgelegt. Ein Sicherheitsfaktor S wird mittels eines Zahlenwerts dargelegt und gibt an, um welchen Faktor die Versagensgrenze eines Materialzustandes oder eines gesamten Bauteils höher ausgelegt ist, als sie aufgrund theoretischer Ermittlung sein müsste. Der Sicherheitsfaktor wird in der Regel einerseits aus dem Zustand des Materials des Bauteils und den daraus resultierenden theoretischen Zustandsgrößen, bspw. Festigkeit, sowie andererseits den Zuständen der im Bauteil wirkenden Feldgrößen, bspw. der mechanischen Spannungen, ermittelt.
Um diesen Sachverhalt in einer Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens abzubilden, wird vorzugsweise ein „Sicherheitsindikatorfaktor“ Ss_α(ϕ_α(x)) eingeführt, welcher den Unterschied zwischen dem festgelegten Sicherheitsfaktor und dem aktuellen Zustand des Bauteils bzw. seiner Segmente aus der Simulation beschreibt. Hierbei wird der Unterschied bevorzugt durch eine Zahl abgebildet. Diese Abbildung kann beliebig sein, sollte vorzugsweise jedoch mindestens drei Zustände darstellen:

i) der angestrebte Sicherheitsfaktor wird unterschritten,
ii) der angestrebte Sicherheitsfaktor ist exakt erfüllt
iii) der angestrebte Sicherheitsfaktor wird überschritten.

Hierzu kann bevorzugt eine Definition so erfolgen, dass der Wert 0 des Sicherheitsindikatorfaktors ausdrückt, dass der angestrebte Sicherheitsfaktor S exakt erfüllt ist, dass ein Wert kleiner 0 ausdrückt, dass dieser Sicherheitsfaktor unterschritten wird, und dass ein Wert größer 0 ausdrückt, dass dieser Sicherheitsfaktor überschritten ist. Der Wert des Sicherheitsfaktors S ist in der Regel immer größer oder gleich 1, ansonsten würde das Bauteil bei der geplanten Belastung mit hoher Wahrscheinlichkeit versagen. Er hängt in der Regel vom Anwendungsbereich und gegebenenfalls auch dessen Normen ab. Typische Werte für den Sicherheitsfaktor S sind z. B. 1,5 oder 2 im Bereich des Automobilbaus und 1,5 bis 6 in der Luftfahrtindustrie, je nach Sicherheitsrelevanz des Bauteils.
Ein Sicherheitsindikatorfaktor Ss_α(ϕ_α(x)) für einen Parametersatz ϕ_α(x) am Ort x kann z. B. wie folgt definiert werden: $S s_{α} (ϕ_{α} (x)) = \frac{1}{s} - g (σ_{i j}, ϕ_{α} (x))$
g(σ_ij,ϕ_α(x)) repräsentiert hierin eine materialspezifische Fließfunktion, die so zu skalieren ist, dass g(σ_ij, ϕ_α(x)) = 1 gilt, wenn die mechanische Spannung σ_ij die Fließgrenze des Materials erreicht, d.h. das Bauteil plastisch zu deformieren beginnt. Ist der Wert von g(σ_ij, ϕ_α(x)) kleiner 1 so wird das Bauteil rein elastisch verformt. Der Sicherheitsindikatorfaktor Ss_α(ϕ_α(x)) ist also nur dann im „erlaubten“ Bereich größer oder gleich 0, wenn bei der Optimierung ein Parametersatz ϕ_α(x) ausgewählt wird, so dass der daraus resultierende Wert der materialspezifischen Fließfunktion g(σ_ij, ϕ_α(x)) unter dem Kehrwert des Sicherheitsfaktors S liegt.
Zur Definition geeigneter materialspezifischer Fließfunktionen gibt es verschiedene Möglichkeiten, die dem Fachmann bekannt sind. Einige Varianten werden z. B. in J. Betten, Kontinuumsmechanik, 1993, Springer-Verlag, vorgestellt.
Grundsätzlich kann eine geeignete materialspezifische Fließfunktion bzw. deren Parameter auch, insbesondere im isotropen Fall, mit Hilfe von Experimenten an geeigneter Proben, bspw. über Zugversuche oder dergleichen, definiert werden.
Ein geeignetes Teilfunktional f^s unter Nutzung dieses „Sicherheitsindikatorfaktors“ Ss_α(ϕ_α(x)) gemäß Gleichung (15) kann so ausgebildet sein, dass für einen optimalen Parametersatz ϕ_α(x) am Ort x besonders bevorzugt der Wert für den Sicherheitsindikatorfaktor Ss_α(ϕ_α(x)) gleich 0 angestrebt wird. Ganz besonders bevorzugt wird dabei dafür gesorgt, dass eine Überschreitung des Sicherheitsfaktors stärker bestraft wird als eine Unterschreitung, d. h. dass der Sicherheitsfaktor S zwar sicher erfüllt ist, aber der Aufwand hierfür dennoch minimiert wird.
Eine Ausführung einer solchen Teilfunktion f^S kann wie folgt aussehen: $f^{s} = (- exp (- \sum {\bar{Φ}}_{α} S s_{α} (ϕ_{α} (x)) + \frac{10^{12}}{{(\sum {\bar{Φ}}_{α} S s_{α} (ϕ_{α} (x)) + A)}^{6}})$
Die hier beschriebene Teilfunktion wurde in Form des Leonard-Jones-(exp, 6)-Potential gewählt. Diese Funktion soll ein Minimum ausweisen, wenn der Sicherheitsindikatorfaktor Ss_α(ϕ_α(x)) gleich oder nahe 0 ist. Für einen Wert kleiner Null soll die Teilfunktion schnell einen großen Wert annehmen.
Würde die Optimierung ohne Verschiebung der Segmentgrenzen durchgeführt, könnte statt Gleichung (16a) auch hier wieder eine vereinfachte Form für die Teilfunktion f^S genutzt werden, da an jedem Ort x definitiv nur ein Parametersatz ϕ_α(x) vorliegen kann (es gibt dann ja keine diffusen Grenzflächen), so dass die Aufsummierung über die Parametersatzanteilen Φ _α(x) wieder wegfallen kann: $f^{s} = - exp (- S s_{α} (ϕ_{α} (x)) + \frac{10^{12}}{{(S s_{α} (ϕ_{α} (x)) + A)}^{6}}$
Mit dem Wert der Variable A in Gleichung (16a) bzw. (16b) lässt sich der Wert für den Sicherheitsindikatorfaktor Ss_α(ϕ_α(x)) auf der Abszisse verschieben, bei dem die Teilfunktion f^S ihren minimalen Wert aufweist. Die Teilfunktion f^S in den Gleichungen (16a) und (16b) ist jeweils so aufgebaut, dass für den Wert A = 0 dieser minimale Wert der Teilfunktion f^S im Rahmen der Rechengenauigkeit bei Ss_α(ϕ_α(x)) = 0.025 liegt. Eine Realisierung der Teilfunktion f^S mittels Gleichung (16a) bzw. (16b) und A = 0 ist oft die bevorzugte Variante, da in der Praxis ein Wert für den Sicherheitsindikatorfaktor Ss_α(ϕ_α(x)) von 0 ohnehin fast nie erreicht werden kann, aber so sichergestellt werden kann, dass der Wert dem Wert 0 von der sicheren Seite, also größer 0, sehr nahe kommt. In ähnlicher Weise ist dies aber auch mit anderen Potentialfunktionen anstelle Gleichung (16a) oder (16b) realisierbar.
Bei einer Anforderung, welche z. B. in einem bestimmten Bereich auch ein Unterschreiten des Sicherheitsfaktors zulässt, aber dafür beispielsweise ein möglichst geringes Bauteilvolumen fordert, kann es dennoch sinnvoll sein, einen Sicherheitsindikatorfaktor von 0 möglichst gut zu erreichen, auch wenn dieser leicht unterschritten wird. Würde z. B. mit der Teilfunktion f^S gemäß Gleichung (16a) oder (16b) bei einem Wert A = 0 ein Sicherheitsfaktor S von 2 angestrebt, könnte man diesen jedoch nicht erreichen, sondern der Wert für den Sicherheitsfaktor wäre bei mindestens 2,1. Durch einen Wert A < 0 kann dieser Sachverhalt aber berücksichtigt werden, was andererseits dazu führt, dass der Sicherheitsfaktor in der Optimierung auch etwas unterschritten werden kann.
Ebenso könnte man für solche Fälle aber auch vorher eine Korrektur des Sicherheitsfaktors z. B. gemäß $S_{Korr} = \frac{S}{1 + 0.025 S}$
durchführen, wobei einfach der geänderte Sicherheitsfaktor S_Korr anstelle des Sicherheitsfaktors S in Gleichung (15) eingesetzt wird.
Im Rahmen einer numerischen Umsetzung der Optimierung kann es übrigens vorkommen, dass ein negativer Wert für die Teilfunktion f^S auftritt, weil der Term Ss_α(ϕ_α(x)) +A in Gleichung (16a) bzw. (16b) negativ wird. In diesem Fall kann z. B. bei der Umsetzung der Optimierung mit Gleichung (16a) bzw. (16a) der Wert der Teilfunktion f^S einfach zu 10⁹ gesetzt werden, so dass das Optimierungsverfahren gezwungen wird, die Werte anders zu wählen und damit den ungültigen Zustand zu „korrigieren“.
Ein Beispiel für eine geeignete Teilfunktion f^S, konkret hier die Funktion gemäß Gleichung (16b), ist in 13 graphisch dargestellt. Hier ist der Wert der Teilfunktion f^S (in willkürlichen Einheiten; a. u. = arbitrary units) über dem Sicherheitsindikatorfaktor Ss_α (in willkürlichen Einheiten) aufgetragen. Es ist deutlich zu sehen, dass der Wert der Teilfunktion beginnend beim Minimum der Teilfunktion f^S mit steigendem Sicherheitsindikatorfaktor Ss_α (nach rechts), d.h. bei einer Überdimensionierung, langsam steigt. Jedoch steigen beim Minimum der Teilfunktion f^S mit fallendem Sicherheitsindikatorfaktor Ss_α (nach links) die Werte der Teilfunktion f^S stark an.
g) Unterfunktional zur Maximierung der Variation der Scanrichtungswinkel:
Aus der Praxis ist dem Fachmann bekannt, dass eine größere Variation der Scanrichtungswinkel (die Winkel der Scanrichtungen in einer Schicht relativ zu einem frei wählbaren Referenzwinkel) die Qualität des Aufbaus positiv beeinflusst. Eine zu starke Einschränkung der Scanrichtungswinkel in der Segmentscanrichtungsverteilung Ψ (x) kann somit nachteilig sein. Daher sind optimale Segmentscanrichtungsverteilungen Ψ (x) vorteilhaft, welche viele Scanrichtungswinkel (wie z. B. in den 9 und 10) beinhalten. Um dies im Optimierungsverfahren zu berücksichtigen, kann (in Anlehnung an die Shannonsche Informationstheorie) eine „Segmentscanrichtungsverteilungsentropie“ als eine weitere Teilfunktion f^E gebildet werden: $f^{E} = \int Ψ (x) log (Ψ (x)) d ω$
Hierin wird die Segmentscanrichtungsverteilungsentropie f^E analog zur Entropie in der Informationstheorie definiert. ω bezeichnet dabei den Scanrichtungswinkel. Je mehr Scanrichtungswinkel in der Segmentscanrichtungsverteilung genutzt werden, desto kleiner wird der Wert der Teilfunktion f^E. D.h. es wird durch diese Teilfunktion sichergestellt, dass unter allen Möglichkeiten an ähnlich optimalen Lösungen diejenige gewählt wird, welche die höchste Variation der Scanrichtungswinkel im Segment aufweist.
In Gleichung (18) wird die Teilfunktion f^E allgemeingültig in Abhängigkeit von den Segmentscanrichtungsverteilungen Ψ(x) beschrieben. Für eine Nutzung in einem numerischen Optimierungsverfahren müsste diese Gleichung (18) wieder so umgesetzt werden, dass sie von den zu optimierenden freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) der Segmentscanrichtungsverteilungen Ψ(x) abhängt. Dies kann der Fachmann mit üblichen numerischen Methoden ohne weiteres realisieren. Die Funktion kann dabei je nach Art der zu optimierenden freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) unterschiedlich aussehen.
h) Unterfunktional zur Vermeidung einer Divergenz von Segmentscanrichtungsverteilungen Ψ(x) innerhalb eines Segments:
Wie bereits oben erläutert, soll ja bevorzugt in einem einzelnen Segment immer genau eine Segmentscanrichtungsverteilung Ψ(x) vorliegen. Insbesondere sollte vorzugsweise in jeder Schicht genau einer Schichtscanrichtungsanordnung (bzw. Hatchrichtungsanordnung oder Hatchstrategie) gefolgt werden, um zu vermeiden, dass die Fläche einer Schicht nicht mehr lückenlos gefüllt werden kann. Bei einer Optimierung mit beweglichen Segmentgrenzen kann dies mit Hilfe der folgenden Teilfunktion f^HD realisiert werden: $f^{H D} = \frac{4 μ η}{π^{2}} \cdot (\nabla {\tilde{Ψ}}_{i} (x)) \cdot H (\nabla {\bar{Φ}}_{α} {(x)}^{2})$
H(∇Φ̅_α (x)²) beschreibt hierin die sogenannte „Sprungfunktion“. Sie ist hier so definiert, dass H(∇Φ̅_α(x)²) entweder den Wert 0 annimmt, wenn sich der Ort x in einem Grenzflächenbereich befindet, oder den Wert 1 annimmt, wenn sich der Ort x nicht in einem Grenzflächenbereich befindet, sondern eindeutig in einem Segment. Umgekehrt wird der Gradient ∇Ψ̃_i(x) genau an Orten x, welche sich eindeutig in einem Segment und nicht in einem Grenzflächenbereich befinden, gleich 0. In einer idealen, analytischen Lösung wäre diese Teilfunktion f^HD daher immer 0 und damit funktionslos. In einem numerischen Optimierungsverfahren dient sie dagegen dazu, die durch die diskrete Abarbeitung in der Numerik unvermeidbaren „Diskrepanzen“ auszugleichen, da es im Rahmen der numerischen Optimierung vorkommen kann, dass sich ein Ort x vorübergehend, zum Beispiel während des Durchlaufs einer Optimierungsschleife, einerseits bezüglich der Segmentscanrichtungsverteilung Ψ(x) noch nicht eindeutig in einem Segment befindet und andererseits bezüglich des optimalen Parametersatzes ϕ_α(x) jedoch schon, oder umgekehrt. In diesem Fällen greift die Teilfunktion f^E und sorgt durch den Gradienten V Ψ̃_i(x) dafür, dass die zu optimierenden freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) auch an allen Ort x gelten, die zum jeweiligen Segment gehören, in welchem der optimale Parametersatz ϕ_α(x) aktuell gilt. η bezeichnet in Gleichung (19) wieder den Wert für die Breite des diffusen Grenzflächenbereichs und die Variable µ eine Art Grenzflächenenergie.
Wie gesagt, wird vorzugsweise zumindest eine minimale Konfiguration der Zielfunktion benötigt, welche sich besonders bevorzugt aus einem Unterfunktional zur Minimierung der Bauzeit bzw. Maximierung der Baugeschwindigkeit und - sofern eine Optimierung mit beweglichen Segmentgrenzen durchgeführt wird - einem Unterfunktional zur Minimierung von Segmentgrenzen (Prozessparametergrenzflächen), also zur Minimierung der Segmente im Bauteil, zusammensetzt, wie sie z. B. in Zusammenhang mit den Gleichungen (4a) und (10) erläutert wurden. Daneben kann die Zielfunktion wie gesagt eine Reihe weiterer optionaler Unterfunktionale enthalten, wie z. B. die anderen o. g. Unterfunktionale.
In den obigen Beispielen ist jeweils die einfachste Form der Unterfunktionale dargestellt, die zum Einbeziehen weiterer Nebenbedingungen modifiziert werden können, sofern die betreffende Bedingung nicht in Form eines eigenen Unterfunktionals zum Optimierungsproblem hinzugefügt werden soll. Ob eine Koppelung eines Optimierungskriteriums an ein anderes Unterfunktional, insbesondere eines der obligatorischen Unterfunktionale, erfolgt oder eigene Unterfunktionale definiert werden, ist in Abhängigkeit von der Komplexität des Optimierungsproblems zu entscheiden.
Ein Beispiel für die Kopplung eines Optimierungskriteriums an ein obligatorisches Unterfunktional wird im Folgenden an der Kopplung des Sicherheitsfaktors an das Unterfunktional zur Minimierung der Bauzeit bzw. Maximierung der Volumenaufbaurate dargestellt. Dieses Unterfunktional zur Minimierung der Bauzeit wurde oben schon anhand von Gleichung (4a) für die Optimierung mit einer Verschiebung der Segmentgrenzen und in Gleichung (4b) ohne Verschiebung der Segmentgrenzen vorgestellt. In beiden Fällen kann das Unterfunktional nun um einen Sicherheitsfaktor erweitert werden, um ein Unterfunktional f^build-S mit Bauraten-Sicherheitsfaktor-Kopplung zu definieren: $f^{b u i l d - S} = - \sum_{α = 1}^{N} {\bar{Φ}}_{α} (x) B_{α} (ϕ_{α} (x)) sign (S s_{α})$
$f^{b u i l d - S} = - B_{α} (ϕ_{α} (x)) sign (S s_{α})$
Ss_α bezeichnet hier wieder den Sicherheitsfaktorindikator, wie er z. B. oben anhand von Gleichung (17) definiert werden kann. sign ist die Signum-Funktion, welche nur das Vorzeichen berücksichtigt und dabei dem Wert 0 ein positives Vorzeichen zuordnet. Wenn also ein Parametersatz (ϕ_α (x)) dazu führen würde, dass der Sicherheitsfaktor unterschritten wird (also der Sicherheitsfaktorindikator Ss_α negativ wäre), so würde automatisch die Volumenaufbaurate nicht mehr von der Zielfunktion abgezogen, sondern hinzuaddiert, weil sich das Vorzeichen im Unterfunktional f^build-S ändert. Somit wird zwangsläufig das Unterschreiten des Sicherheitsfaktors bestraft.
Wird ein Unterfunktional verwendet, in welchem der Sicherheitsfaktor bereits integriert ist, ist es nicht erforderlich, noch zusätzlich ein separates Unterfunktional zur Einhaltung des Sicherheitsfaktors zu nutzen.
Eine in der oben beschriebenen Weise definierte Zielfunktion ZF kann nun (beispielsweise von dem Optimierer 65 gemäß 11) in einem Optimierungsverfahren genutzt werden. Ein Beispiel für ein mögliches Optimierungsverfahren wird nachfolgend anhand von 14 erläutert. Hierbei handelt es sich um ein iteratives Verfahren. Dabei kann in einigen der Verfahrensschritte die Zielfunktion wiederholt genutzt werden, wobei gegebenenfalls in verschiedenen Schritten auch (nur) gewisse Teilfunktionen der Zielfunktion genutzt werden, um die den Teilfunktionen zugrundeliegenden Optimierungsziele zunächst separat voneinander abzuhandeln bzw. zu optimieren. Z. B. könnten bestimmt Teilfunktionen in einem Schritt in ihrer Wirkung reduziert oder sogar deaktiviert werden, indem bestimmte Parameter in dieser Teilfunktion entsprechend gesetzt werden, oder es werden in bestimmten Schritten bestimmte Optimierungsparameter zunächst als konstant angesehen.
In dem Beispiel in 14 wird exemplarisch eine Zielfunktion verwendet, welche die Teilfunktionen gemäß den Gleichungen (4a) zur Minimierung der Bauzeit, (10) zur Minimierung der Segmentgrenzflächen, (16a) zur Berücksichtigung eines Sicherheitsfaktors, (11) für eine mögliche Entpulverung des Bauteils, (12a) zur Ermöglichung einer Wärmebehandlung, (18) zur Maximierung der Variation der Scanwinkel und Gleichung (19) zur Vermeidung einer Divergenz der Segmentscanrichtungsverteilungen enthält. Es wird an dieser Stelle aber noch einmal ausdrücklich darauf hingewiesen, dass die Zielfunktion auch in anderer Weise aufgebaut sein kann, wie dies oben erläutert wurde. Die optimale Zielfunktion hängt vom Anforderungsspektrum, von der zur Verfügung stehenden Rechenleistung und der zur Verfügung stehenden Zeit ab.
Im Schritt S0 wird zunächst ein Gebiet G (das Rechengebiet bzw. der Design-Space) definiert, welches das zu produzierende Bauteil umfasst. Sofern sich die Außenmaße des zu fertigenden Bauteils nicht ändern sollen, also die Form unverändert bleiben soll, könnte beispielsweise die Außenkontur des Bauteils selbst das Gebiet bilden. Im Übrigen wäre es aber auch möglich, in irgendeiner Weise eine beliebige Box um das Bauteil zu ziehen, d.h. dass auch die unverfestigten Bereiche um das Bauteil herum oder an bestimmten Seiten des Bauteils mit zum Gebiet zählen. Dieses Gebiet wird dann nachfolgend (in den weiteren Schritten, s. u.) in mehrere Segmente unterteilt, wobei einige der Segmente zum Bauteil gehören können, aber es auch Segmente (z. B. Pulversegmente) geben kann, die außerhalb des Bauteils liegen, sofern das Gebiet, wie gesagt, größer ist als das Bauteil.
Im Schritt S1 werden dann für die nachfolgende Optimierung, welche hier iterativ abläuft, Startwerte gesetzt, nämlich konkret Start-Segmente SG', sowie jeweils zu den Start-Segmenten SG' zugehörige Start-Parametersätze PS' und Start-Segmentscanrichtungsverteilungen SSV'.
Anhand der 15, 16 und 17 kann verdeutlicht werden, wie für ein konkretes Bauteil 2', hier ein Prellbock 2', ein Gebiet G definiert werden kann und Segmente SG0, SG1, z. B. als Start-Segmente, im Gebiet G festgelegt werden können.
In 15 ist hierzu das Bauteil als Dreiecksnetz dargestellt, um zu visualisieren, dass die Daten virtuell bereitstehen, um für den Prellbock 2' auch eine Finite-Elemente-Simulation für einen Lastfall durchzuführen, in dem äußere Kräfte, die in der 6 jeweils als Pfeile dargestellt sind, auf den Prellbock 2' wirken. Auf Basis der Simulation lässt sich eine 3D-Belastungskarte erstellen, die am Prellbock 2' in 16 in Graustufen (oder normalerweise farbig) visuell dargestellt ist. Es zeigt sich in dieser Darstellung, dass beispielsweise nur ein geringer Teil des Volumens, nämlich weniger als 3 % -Vol. des gesamten Prellbocks 2' einem Belastungsniveau oberhalb von 200 MPa ausgesetzt ist, wobei sich diese höher belasteten Bereiche hier vornehmlich im Bereich der Querstreben des Prellbocks 2' befinden.
In Kenntnis der genauen Belastungsinformationen (welche auch Anforderungsdaten sein können, insbesondere Qualitätsanforderungsdaten), wie z. B. Informationen über die stärker und schwächer belasteten Bereiche, kann dann entsprechend das Bauteil virtuell vorteilhaft in einzelne Segmente aufgeteilt werden.
Hier kann der Prellbock 2' basierend auf den Belastungsinformationen in einzelne Segmente so aufgeteilt werden, dass die besonders belasteten Bereiche in den Querstreben als separate Segmente SG1 angesehen werden und der restliche Bereich des Prellbocks 2' kann ein weiteres Segment bilden. Dies ist in 17 ist dargestellt. Diese Segmente können dann z. B. zunächst als Start-Segmente SG' im Optimierungsverfahren genutzt werden.
In 17 ist auch gezeigt, wie das gesamte Bauteil 2' z. B. von einem größeren Gebiet G eingeschlossen sein kann und der gesamte Außenbereich um das Bauteil 2' herum ein weiteres Segment SG0 bildet, wobei es sich hier um ein „Pulversegment“ bzw. „Leersegment“ handelt, in dem das Pulver nicht im Aufbauprozess verfestigt wird. Für solche Pulversegmente SG0 kann einfach der Start-Parametersatz in dem Optimierungsverfahren so gesetzt werden, dass die Laserleistung hier gleich 0 ist. Dieser Start-Parametersatz braucht dann im Weiteren für das Pulversegmente SG0 auch nicht mehr verändert zu werden.
Für alle anderen Start-Segmente SG' können dann ein geeigneter Start-Parametersatz PS' (zum Aufbau der Schichten des betreffenden Start-Segments SG') und eine Start-Segmentscanrichtungsverteilung SSV' im Schritt S1 beispielsweise aus einem Datenspeicher DS ausgewählt werden, in dem u. a. verschiedene Kandidaten-Parametersätze KPS hinterlegt sein können, welche für einen Aufbau mit der zu verwendenden Produktionsvorrichtung 1 zur Verfügung stehen. In der Regel handelt es sich hier um eine relativ begrenzte Zahl von Kandidaten-Parametersätzen KPS, wobei aber die Anzahl natürlich nur durch den zur Verfügung stehenden Speicherplatz und durch die Rechenzeit begrenzt ist, die für die Prüfung verschiedener Kandidaten-Parametersätze KPS hinsichtlich ihrer Einwirkung auf die Eigenschaftswerte des gefertigten Bauteils zur Verfügung stehen.
Da in sehr vielen Fällen eine hohe Effizienz der Bauteilfertigung auch ein wichtiges Kriterium ist, bietet es sich an, jeweils den Start-Parametersatz PS' und die Start-Segmentscanrichtungsverteilung SSV' zu wählen, mit denen die höchste Baurate erreichbar ist. Grundsätzlich kann aber auch ein anderes Auswahlkriterium herangezogen werden.
Es sei an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass es auch möglich wäre, die virtuelle Aufteilung des Gebiets G bzw. des Bauteils 2' in die Start-Segmente SG' danach zu wählen, wie die höchste Baurate erreichbar ist, und an dieser Stelle noch nicht, wie anhand der 6 bis 8 dargestellt, eine Belastungssimulation zu nutzen. Dies gilt insbesondere dann, wenn das Bauteil überhaupt keinen hohen Belastungen ausgesetzt sein soll bzw. die Belastung eher im Hintergrund steht.
Im nachfolgenden Schritt S2 wird dann zunächst eine Anforderungssimulation für das zu fertigende (noch virtuelle) Bauteil unter der Annahme durchgeführt, dass bei der Herstellung die im Schritt S1 definierte Start-Konfiguration, also die Start-Segmente SG`, die Start-Parametersätze PS' und Start-Segmentscanrichtungsverteilung SSV`, genutzt wurden. Wie später nochmal genauer erläutert wird, können für eine bekannte Konfigurationen bzw. Kombinationen von Segmenten SG und zugehörigen Parametersätzen PS und Segmentscanrichtungsverteilungen SSV jeweils Makroeigenschaftswerte der einzelnen Segmente, wie die Textur (insbesondere in Form der Orientierungsdichtefunktion ODF) und/oder andere Makroeigenschaftswerte, wie ein Elastizitätssensor, eine Fließgrenzenverteilung, ein Verfestigungskoeffizient, eine Wärmeleitfähigkeit, eine Bruchfestigkeit etc. ermittelt werden.
Im Rahmen einer solchen Anforderungssimulation kann dann beispielsweise unter Verwendung der Makroeigenschaftswerte (der Segmente bzw. des daraus gebildeten Bauteils) eine Lastsimulation erfolgen, ähnlich wie sie zuvor schon anhand von 16 für den Prellbock 2' visualisiert wurde, oder eine Schwingungssimulation oder dergleichen. Derartige Simulationen sind mit üblichen numerischen Simulationsverfahren wie z. B. Finite-Elemente-Methoden oder Finite-Volumen-Methoden möglich. Das Ergebnis dieser Anforderungssimulation ist dann eine Zustandsbeschreibung mit verschiedenen Zustandswerten des aktuellen Systems bzw. Bauteils mit den einzelnen Segmenten, insbesondere welche Belastung diese Segmente aushalten, die Frequenz des gesamten Systems (Bauteils), und zwar jeweils für die aktuelle Konfiguration, in der die Berechnung im Schritt S2 erfolgt.
Wie später noch erläutert wird, wird dieser Schritt S2 im Rahmen des iterativen Verfahrens mehrfach zur Kontrolle der jeweils aktuellen Konfiguration aufgerufen. Beim ersten Aufruf, also zu Beginn des Optimierungsverfahrens, gelten diese Zustandswerte bzw. die Zustandsbeschreibung für die Start-Konfiguration aus Schritt S1.
Im nachfolgenden Schritt S3 kann dann ein Vergleich der Zustandsbeschreibung bzw. der Zustandswerte etc. mit externen Vorgaben, insbesondere auch den Anforderungsdaten für das Bauteil, erfolgen. Zu diesen externen Vorgaben könnten beispielsweise auch Lastaufnahmen zählen, die für das Bauteil vorab als (Qualitäts-)Anforderungsdaten zur Verfügung gestellt worden sind, wie beispielsweise die Lastaufnahmen aus 16 für das Beispiel mit dem Prellbock 2'.
Sollten ausnahmsweise alle geforderten Größen optimal erfüllt sein, so wäre grundsätzlich ein Aufbau des Bauteils mit der Start-Konfiguration möglich, insbesondere wenn diese Start-Konfiguration ohnehin schon so gewählt wurde, dass damit eine möglichst hohe Baurate erreicht werden kann. Die Start-Konfiguration wäre dann also gleich die optimale Konfiguration und die optimierten Prozessgrößenwerte wären bereits jetzt gefunden. Der Fall ist jedoch sehr unwahrscheinlich.
Im Normalfall, wenn nicht alle Anforderungen erfüllt sind, werden im weiteren Verfahren die Prozessgrößenwerte, nämlich die Segmente bzw. deren genaue Segmentgrenzen, sowie die Parametersätze und die Segmentscanrichtungsverteilungen für die einzelnen Segmente weiter optimiert.
Hierzu können im Schritt S3 jeweils für die aktuellen Segmente SG`, soweit erforderlich, jeweils neue aktuelle Parametersätze aus den Kandidaten-Parametersätzen KPS ausgewählt werden. Diese Auswahl kann besonders bevorzugt unter Berücksichtigung von sogenannten „Parametersatz-Eignungswerten“ PSS (kurz als PS-Score PSS bezeichnet) erfolgen.
Dabei können jedem Kandidaten-Parametersatz KPS hinsichtlich bestimmter Anforderungen, beispielsweise hinsichtlich der Festigkeit, der Steifigkeit, der Baurate etc., unterschiedliche anforderungsspezifische PS-Scores zugeordnet sein und im Datenspeicher DS zum Teil mit hinterlegt sein oder können jeweils für die aktuelle Konfiguration neu berechnet werden. Dies hängt davon ab, auf welche konkrete Anforderung sich der anforderungsspezifische PS-Score jeweils bezieht. Für Anforderungen, die beispielsweise nur vom gewählten Parametersatz abhängen, wie die Baurate, können diese anforderungsspezifischen PS-Scores gemeinsam mit dem Parametersatz hinterlegt werden. Für Anforderungen, die auch von externen Feldgrößen, insbesondere von mechanischen Kräften, abhängen, werden die PS-Scores dagegen vorzugsweise jedes Mal beim Durchlaufen der Schleife im Schritt S3 neu berechnet. Ein leicht verständliches Beispiel hierfür wäre die mechanische Spannung in einem Bauteil unter einer vorgegebenen Belastung. Diese Spannungen sind beispielsweise abhängig von der Geometrie des Bauteils und somit auch von der aktuellen Konfiguration der Segmente. Werden im Laufe des Optimierungsverfahrens die Grenzen der Segmente geändert, ändern sich zwangsläufig auch die Spannungen im Bauteil. Folglich ist es besser, die PS-Scores bezüglich solcher Belastungen jeweils an die aktuelle Konfiguration anzupassen.
Durch eine Kombination dieser anforderungsspezifischen PS-Scores kann dann wieder ein Gesamt-PS-Score für den jeweiligen Kandidaten-Parametersatz KPS ermittelt werden.
Insbesondere wenn beispielsweise die einzelnen anforderungsspezifischen PS-Score-Werte zwischen 0 und 1 liegen, also eine Art Wahrscheinlichkeit angeben, wie gut mit dem jeweiligen Kandidaten-Parametersatz die spezifische Anforderung erfüllt wird, so könnten diese anforderungsspezifischen PS-Scores einfach miteinander multipliziert werden, um einen Gesamt-PS-Score zu ermitteln. Würde beispielsweise ein erster Kandidaten-Parametersatz für eine erste Anforderung einen PS-Score von 0,8 aufweisen und für eine zweite Anforderung einen PS-Score von 0,2, wogegen ein anderer Kandidaten-Parametersatz für die erste und für die zweite Anforderung jeweils einen PS-Score von 0,6 aufweist, so würde vorzugsweise der zweite Kandidaten-Parametersatz gewählt, weil dieser einen Gesamt-PS-Score von 0,36 hat, wogegen der erste Kandidaten-Parametersatz nur einen PS-Score von 0,16 hat.
Dies setzt jedoch voraus, dass die beiden Anforderungen gleich gewichtet werden sollten. Grundsätzlich könnte es auch vorkommen, dass auf eine bestimmte Anforderung besonders Gewicht zu legen ist. Dies könnte durch einen Gewichtungsfaktor bei der Ermittlung des Gesamt-PS-Scores berücksichtigt werden.
Am Ende des Schritts S3 können also nach wie vor dieselben Segmente SG' vorliegen, jedoch sollten vorzugsweise einigen der Segmente SG' bessere aktuelle Parametersätze zugeordnet sein, welche die Anforderungen besser erfüllen.
Anschließend an den Schritt S3 kann dann im Schritt S4 die Zielfunktion ZF genutzt werden, um die Grenzen der Segmente zu optimieren, d. h. es wird versucht, durch eine Verschiebung von einzelnen Segmentgrenzen in bestimmten Bereichen ein noch besseres Ergebnis zu erzielen. Dies schließt explizit auch ein, dass nicht nur Segmentgrenzen von Segmenten innerhalb des Bauteils verschoben werden, sondern auch möglicherweise Segmentgrenzen zwischen Segmenten am Rand des Bauteils und äußeren Pulversegmenten im Gebiet. Dies heißt, dass sich unter Umständen auch die äußeren Konturen des Bauteils ändern können, beispielsweise, dass bestimmte Streben verdickt oder verdünnt werden, je nachdem, was für den konkreten Fall erforderlich ist. Auf diese Weise kann also gleichzeitig die Bauteilgeometrie mit optimiert werden.
Da es im Schritt S4 um eine Optimierung und somit Verschiebung der Segmentgrenzen geht, muss zur Ermittlung des Minimums der Zielfunktion Firn Rahmen der Phasenfeldmethode zumindest die oben erläuterte erste partielle Differentialgleichung (8) gelöst werden, in der die Änderung der Parametersatzanteile Φ _α(x) an einem Ort x (in einem Grenzflächenbereich) in Abhängigkeit von der Änderung der virtuellen „Relaxationszeit“ τ berücksichtigt wird.
Vorzugsweise kann im Schritt S4 unter Nutzung der Zielfunktion ZF auch gleichzeitig die Segmentscanrichtungsverteilung mit optimiert werden. Dies wird erreicht, indem im Schritt S4 zur Ermittlung des Minimums der Zielfunktion F auch gleichzeitig die oben erläuterte zweite partielle Differentialgleichung (9) gelöst wird, in der die Änderung der freien Winkelverteilungsparameter Ψ̃_i(x) an einem Ort x in Abhängigkeit der Änderung der virtuellen Relaxationszeit τ berücksichtigt wird. Optional könnte die Optimierung der Segmentscanrichtungsverteilung aber auch auf nachgelagerte Schritte verschoben werden, beispielsweise auf die Schritte S7 und S8, die später noch erläutert werden.
Am Ende des Schritts S4 könnten dann passend zu den jeweils im Schritt S3 gewählten Parametersätzen bezüglich ihrer Geometrie bzw. der Segmentgrenzen verbesserte Segmente und optional schon verbesserte Segmentscanrichtungsverteilungen vorliegen.
Im Schritt S5 wird das Vorgehen aus Schritt S2 noch einmal wiederholt, d. h. es wird eine neue Zustandsbeschreibung (synonym auch als Systembeschreibung bezeichnet) mit den aktuellen Prozessgrößenwerten, d. h. den aktuellen Segmenten, den aktuellen Parametersätzen und den aktuellen Segmentscanrichtungsverteilungen, ermittelt und geprüft, ob alle Anforderungen, insbesondere auch die Qualitätsanforderungen, ausreichend erfüllt sind.
Wenn die Anforderungen nicht ausreichend erfüllt sind, erfolgt ein Rücksprung in den Schritt S4. Diese Schleife zwischen den Schritten S4 und S5 wird so lange durchlaufen, bis ein Abbruchkriterium erreicht ist, d. h. bis beispielsweise die Änderungen zwischen zwei Iterationsschritten hinsichtlich der vorgegebenen Qualitätskriterien sehr klein werden. Es ist dann davon auszugehen, dass nahezu die beste Kombination für den vorliegenden Lastfall vorliegt.
Im nachfolgenden Schritt S6, welcher drei Teilschritten S6a, S6b und S6c umfasst, wird geprüft, ob alle Bereiche, in denen Pulver vorliegt, auch einen Weg aus dem Bauteil haben. Somit soll zumindest für die Fälle, bei denen nicht bewusst im Bauteil ein mit Pulver gefüllter Hohlraum gewünscht ist, sichergestellt werden, dass kein Pulver im Bauteil nach dem Auspacken verbleibt, beispielsweise in Kavitäten, welche nicht mit dem Außenraum verbunden sind.
Hierzu kann im Schritt S6a das Pulver als ein viskoses Fluid angenommen werden, welches aus den Kavitäten ausströmt. Dieses Ausströmen kann mit den Navier-Stokes-Gleichungen beschrieben werden, welche in der Regel mit numerischen Verfahren gelöst werden können (ein Beispiel hierfür wird in M.O.Bristeau, R.Glowinski, J.Periaux: Numerical methods for the navier-stokes equations, Applications to the simulation of compressible and incompressible viscous flows, VOL 6, NO 1-6, 73-187, gegeben). Um eine Strömung in der numerischen Simulation zu imitieren, kann für das strömungsmechanische Problem der Druck an der Oberfläche des zu Beginn des Verfahrens definierten Gebiets als 0 angenommen werden. In allen Bereichen, in denen sich Pulver befindet, wird dagegen ein Druck größer als 0 definiert. Zudem kann in allen verfestigten Bereichen die Strömungsgeschwindigkeit zu 0 gesetzt werden. In der Zielfunktion könnte dann z. B. die Teilfunktion gemäß Gleichung (11) enthalten sein, die einen verbleibenden Druck bestraft, der größer als 0 ist, wobei die Variable p_R(x) für den Druck unter Nutzung der Navier-Stokes-Gleichungen berechnet werden kann.
Durch einen Rücksprung in den Schritt S4, in dem ja die Zielfunktion ZF auch genutzt wird, um die Segmentgrenzen zu modifizieren, kann dann eine Änderung der Segmentgrenzen erfolgen, so dass die Bereiche mit Pulvereinschlüssen minimiert oder gänzlich entfernt werden können. Dies kann in einer Schleife erfolgen, welche für eine bestimmte Anzahl von Iterationen versucht, die Einschlüsse entweder so durch Änderung der Geometrie der Segmente zu verschieben, dass diese schließlich an der Bauteiloberfläche liegen, oder die Einschlüsse durch aufgeschmolzenes Material gefüllt werden, d. h. die pulvergefüllten Hohlräume beseitigt werden. Hier kann z. B. das Abbruchkriterium wieder sein, dass keine relevanten Veränderungen in der Schleife mehr erfolgen oder auch, dass eine Anzahl an maximalen Iterationsschritten erfolgt ist.
Anschließend kann im optionalen Schritt S6b in solchen Bereichen, in denen unter Umständen immer noch Einschlüsse an Pulver vorliegen, eine sog. Minkowski-Subtraktion durchgeführt werden, um diese Bereiche durch Erosion analog zu Methoden der Bildverarbeitung aus dem Rechengitter zu entfernen. Bei der Minkowski-Subtraktion handelt es sich um ein Standardverfahren der angewandten Bildbearbeitung, so dass diese hier nicht weiter erläutert werden muss. Es müssen nur die oben definierten Voxel wie die Voxel bei einer Minkowski-Subtraktion zur Bearbeitung von 3D-Bilddaten behandelt werden.
In einem letzten Schritt S6c wird dann geprüft, ob es evtl. immer noch Pulvereinschlüsse gibt. Falls dies der Fall ist, werden diese Bereiche entfernt, indem ein Rücksprung in den Schritt S3 erfolgt. Dort wird für den betreffenden Bereich ein neuer Parametersatz ausgewählt, der dazu führt, dass der Bereich verfestigt wird, und es wird beginnend ab Schritt S3 dann die komplette Optimierung mit dem neuen Parametersatz noch einmal durchgeführt.
Es wird darauf hingewiesen, dass der Entpulverungsschritt S6a bewusst separat nach der Optimierung der anderen Punkte innerhalb der Zielfunktion im Schritt S4 durchgeführt wird. Dies ist möglich, indem beim ersten Durchlauf der Druck überall gleich 0 gesetzt wird und somit in dem vorherigen Durchlaufen der Schritte S4 und S5 erst eine Optimierung hinsichtlich aller anderen Kriterien erfolgt und nicht bereits eine Entpulverung erfolgt. Hinsichtlich des Entpulverungskriteriums ist also die Zielfunktion ZF bzw. die entsprechende Teilfunktion (11) auf Grund einer geschickten Parameterwahl zunächst inaktiv (da die gesamte Teilfunktion f^clean in der Zielfunktion F gleich 0 ist, wenn der Druck p_R(x) überall im Gebiet auf 0 gesetzt wird). Durch diese Vorgehensweise lässt sich Rechenzeit einsparen, wenn zu Beginn der Optimierung in einer Startkonfiguration zunächst eine Lösung vorliegt, deren Gestalt noch weiter von der optimalen Gestalt entfernt ist, und daher mit einer Vielzahl von Durchläufen durch die Iterationsschleife zwischen den Schritten S4 und S5 zu rechnen ist.
Die Schritte S7 und S8 sind rein optional und werden nur genutzt, sofern nicht die Segmentscanrichtungsverteilung bereits im Schritt S4 mitberücksichtigt wurde, was in der Regel der Fall ist. Prinzipiell bestände nämlich, wie bereits erwähnt, die Möglichkeit, die bisherige Optimierung ohne die Optimierung der Segmentscanrichtungsverteilung durchzuführen und diese erst separat in den Schritten S7 und S8 durchzuführen. Dabei wird im Schritt S7 wieder die Zielfunktion ZF benutzt, jedoch wird nun nur die zweite partielle Differentialgleichung (9) gelöst, die dann z. B. im Schritt S4 unberücksichtigt geblieben ist. Bei dieser Vorgehensweise entspricht der Schritt S8 dem Schritt S5 bzw. S2, d. h. es erfolgt hier eine Zustandsbeschreibung und Überprüfung, inwieweit das System bzw. Bauteil mit den aktuellen Segmenten und den aktuell den Segmenten jeweils zugeordneten Parametersätzen die Anforderung erfüllen würde, und wenn die Anforderungen nicht ausreichend erfüllt sind, erfolgt ein Rücksprung in den Schritt S7. Diese Schleife zwischen den Schritten S7 und S8 wird wieder so lange durchlaufen, bis ein Abbruchkriterium erreicht ist, d. h. bis beispielsweise die Änderungen zwischen zwei Iterationsschritten hinsichtlich der vorgegebenen Qualitätskriterien sehr klein werden.
Der, ebenfalls optionale, Schritt S9 beschäftigt sich schließlich mit einer möglicherweise vorgesehenen Wärmebehandlung des später gefertigten Bauteils. Er umfasst hier zwei Teilschritte S9a und S9b. Im Schritt S9a wird für das (noch) virtuelle, zu fertigende Bauteil eine virtuelle Wärmebehandlung durchgeführt und dabei werden für jeden Punkt die charakteristischen Temperaturprofile aus dieser simulierten Wärmebehandlung hinterlegt. Im nachfolgenden Schritt S9b wird dann geprüft, ob die simulierten Temperaturprofile innerhalb der zulässigen Grenzen der notwendigen Wärmebehandlung liegen, beispielsweise ob es an einigen Punkten im Bauteil zu heiß oder nicht heiß genug geworden ist. Sind die Grenzwerte überschritten, kann ein Rücksprung zum Schritt S2 erfolgen, so dass letztlich mit einer neuen Start-Konfiguration die gesamte Optimierung noch einmal durchgeführt wird, wobei die Start-Konfiguration dann so ausgewählt wird, dass voraussichtlich das Problem der Wärmebehandlung beseitigt ist. Sind dagegen die Anforderungen im Kontext der Wärmebehandlung erfüllt, ist schließlich das Ende des Optimierungsverfahrens erreicht und es liegen die gewünschten optimierten Prozessgrößenwerte PGO vor, und zwar in Form von optimalen Segmentgrenzen SGG, optimalen Parametersätzen PS und optimierten Segmentscanrichtungsverteilungen SSV.
Dabei kann die Optimierung der Segmentgrenzen SGG im Übrigen auch eine optimierte Ausrichtung des Objekts in Bezug zur Hauptaufbaurichtung umfassen, also zur z-Richtung, in der die Schichten übereinandergestapelt sind. Eine Modifikation der Segmentgrenzen kann nämlich auch mit dem Ziel erfolgen, dass eine Umorientierung oder Optimierung der Orientierung des Bauteils relativ zur Hauptaufbaurichtung erreicht wird. Durch eine passende Orientierung im Bauraum kann z. B. erreicht werden, dass Überhänge und/oder Support reduziert oder minimiert werden. Dies ist, wie bereits oben im Zusammenhang mit Gleichung (10) erläutert, einfach möglich, indem z. B. in die Teilfunktion zur Minimierung der Segmentgrenzen eine winkelabhängige Grenzflächenenergie aufgenommen wird.
Insbesondere kann also durch die Änderung der Segmentgrenzen auch unter Umständen die Zugänglichkeit aller Oberflächenbereiche des später gefertigten Bauteils für eine Nachbehandlung oder dergleichen optimiert werden.
Es wird abschließend darauf hingewiesen, dass im Rahmen des Optimierungsverfahrens vorzugsweise für alle Segmente des Bauteils gleichzeitig die Optimierung erfolgt, d. h. es werden beispielsweise für alle Start-Segmente SG' zu Beginn im Schritt S1 nicht nur die Start-Segmentgrenzen bestimmt, sondern auch die sonstigen Start-Parametersätze PS' und Start-Segmentscanrichtungsverteilungen SSV' gesetzt und immer in den jeweiligen Schritten gemeinsam optimiert. Das heißt, sie können auch alle gleichzeitig in der Zielfunktion ZF berücksichtigt werden.
In dem Optimierungsverfahren gemäß 14 wird wie zuvor erläutert in mehreren Schritten, beispielsweise in den Schritten S2, S5 und S8, jeweils die aktuelle Konfiguration evaluiert. Dabei wird geprüft, ob ein Bauprozess, in dem die aktuell im Optimierungsprozess vorliegenden Segmente (d. h. die aktuellen Segmentgrenzen) und die zu den Segmenten gehörigen aktuellen Parametersätze sowie aktuellen Segmentscanrichtungsverteilungen SSV verwendet werden, zu einem Bauteil führen würde, welches bestimmte Anforderungen erfüllt. Das heißt, es kann eine Zustandsbeschreibung des virtuellen Bauteils mittels einer Zustandssimulation ermittelt werden und die Zustandsbeschreibung kann gegebenenfalls in einem weiteren Schritt mit vorgegebenen (Qualitäts-)Anforderungen verglichen werden.
Für die Zustandsermittlung bzw. Ermittlung der Zustandsbeschreibung können Makroeigenschaftswerte der einzelnen Segmente herangezogen werden. Solche Makroeigenschaftswerte können insbesondere die Textur im Segment sein, welche wie erwähnt durch die Orientierungsdichtefunktion ODF beschrieben werden kann, aber auch daraus abgeleitete weitere Makroeigenschaftswerte wie der Elastizitätssensor, die Fließgrenzverteilung, Verfestigungskoeffizienten, Wärmeleitfähigkeit, Bruchfestigkeit etc.
Anhand von 18 wird nun erläutert, wie bei einem bekannten Parametersatz PS zum Aufbau der Schichten eines Segments und einer bekannten Segmentscanrichtungsverteilung SSV des Segments jeweils ein Makroeigenschaftswert MWA des betreffenden Segments in einer geeigneten Vorrichtung 70 bzw. Einheit zur Ermittlung von Makroeigenschaften ermittelt werden kann.
Es wird explizit darauf hingewiesen, dass diese Vorrichtung 70 vorteilhafterweise auch in Form von Software auf einer geeigneten Rechnereinheit realisiert werden kann. Insbesondere kann sie daher in das Optimierungsverfahren integriert sein, beispielsweise als Software-Objekt bzw. Unterroutine. Ebenso können alle weiteren nun beschriebenen Komponenten der Vorrichtung 70 wie die Schnittstellen und das Datenbanksystem softwaremäßig realisiert sein. Weiterhin ist es aber auch möglich, beispielsweise Schnittstellen teilweise aus Hardware und aus Software zu realisieren und z. B. die gesamte Vorrichtung 70 auf verschiedenen Rechnereinheiten verteilt zu realisieren, die in geeigneter Weise miteinander verknüpft sind. Dies gilt insbesondere für das von der Vorrichtung 70 genutzte Datenbanksystem DBS, welches hier z. B. eine Makroeigenschaftsdatenbank EDA und eine Basiseigenschaftsdatenbank EDB umfasst, die sehr einfach auch in andere Rechner- und Speichereinheiten ausgelagert sein können. Die Funktionsweisen und Dateninhalte der Makroeigenschaftsdatenbank EDA und der Basiseigenschaftsdatenbank EDB und Möglichkeiten zum Aufbau solcher Datenbanken EDA, EDB werden noch erläutert.
Über eine Parametersatz-Schnittstelleneinheit 72 kann beispielsweise der aktuelle Parametersatz PS übernommen werden, und über eine Scanrichtungs-Schnittstelleneinheit 73 kann eine aktuelle Segmentscanrichtungsverteilung SSV für den Aufbauprozess des Segments übernommen werden. Weiterhin kann die Vorrichtung 70 eine Schnittstelle 74 aufweisen, über die Segmentinformationen SGI übernommen werden können, d. h. Informationen über das Segment, wie die Anzahl der Schichten, die aktuellen Segmentgrenzen etc.
Alle diese Informationen können dann in einer Makroeigenschaftsermittlungseinheit 71 genutzt werden, um den Makroeigenschaftswert MWA oder besser noch eine ganze Gruppe von Makroeigenschaftswerten für das betreffende Segment, dem der aktuelle Parametersatz PS und die aktuelle Segmentscanrichtungsverteilung SSV sowie die Segmentinformationen zuzuordnen sind, zu ermitteln. Die Arbeitsweise dieser Makroeigenschaftsermittlungseinheit 71 ist in 18 innerhalb der Makroeigenschaftsermittlungseinheit 71 sehr vereinfacht in Form eines Flowcharts dargestellt.
In einem ersten Schritt MS1 wird zunächst in der Makroeigenschaftsdatenbank EDA abgefragt, ob für eine bestimmte Kombination von Parametersatz PS und Segmentscanrichtungsverteilung SSV bereits ein fertiger Makroeigenschaftswert MWA hinterlegt ist. Ist dies der Fall, dann wird einfach dieser Makroeigenschaftswert MWA übernommen und von der Makroeigenschaftsermittlungseinheit 71 kann dieser Makroeigenschaftswert MWA über eine Schnittstelle 75 der Vorrichtung 70 wieder zurückgeliefert werden, beispielsweise an eine übergeordnete Softwarekomponente, die dann mit diesem Makroeigenschaftswert MWA weiterarbeitet.
Vorzugsweise sind in der Makroeigenschaftsdatenbank EDA Makroeigenschaftswerte MWA für solche Kombinationen von Parametersätzen PS und Segmentscanrichtungsverteilungen SSV hinterlegt, die besonders häufig vorkommen, d. h. bei denen es sich um Standardkombinationen handelt, die immer wieder benutzt werden. Selbstverständlich kann diese Makroeigenschaftsdatenbank EDA nach und nach erweitert werden.
War die Abfrage in der Makroeigenschaftsdatenbank EDA nicht erfolgreich, so muss für den aktuellen Einzelfall auf Basis des aktuellen Parametersatzes PS und der aktuellen Segmentscanrichtungsverteilung SSV ein Makroeigenschaftswert MWA neu ermittelt werden. Hierzu wird zunächst in einem weiteren Schritt MS2 in einer Basiseigenschaftsdatenbank EDB für den aktuellen Parametersatz PS ein aktueller Basiseigenschaftswert BEW für die einzelnen Schichten abgefragt. Ein solcher Basiseigenschaftswert BEW kann beispielsweise die Textur und/oder eine Mikrostruktur MS der Schicht sein, aber auch daraus abgeleitete Werte, die für die jeweilige Schicht gelten. Vorzugsweise wird aber mit der Textur TX, welche durch eine ODF beschrieben wird, weitergearbeitet und die Mikrostruktur MS wird zusätzlich herangezogen.
In einem dritten Schritt MS3 erfolgt dann eine mathematische Homogenisierung der Basiseigenschaftswerte BEW für die einzelnen Schichten, d. h. die Basiseigenschaftswerte BEW der einzelnen Schichten des Segments werden in geeigneter Weise kombiniert, um den Makroeigenschaftswert MWA des kompletten Segments zu approximieren. Hierbei werden die Informationen über die die Anzahl der Schichten, die Schichtscanrichtungsanordnungen in den Schichten und die Verdrehungen der Schichten zueinander genutzt, die zu der aktuellen Segmentscanrichtungsverteilung führen.
Im Rahmen dieses Homogenisierungsverfahrens im Schritt MS3 kann beispielsweise einfach ein Mittelwert der Basiseigenschaftswerte der einzelnen Schichten gebildet werden, wobei dieser Mittelwert dann den gesuchten Makroeigenschaftswert MWA bildet. Alternativ kann auch zunächst der Kehrwert der Mittelwerte der Basiseigenschaftswerte BEW der einzelnen Schichten ermittelt werden und anschließend wird dann wiederum der Kehrwert dieses Mittelwerts der Kehrwerte gebildet. Dieser Kehrwert des Mittelwerts bildet dann wiederum den Makroeigenschaftswert. Welches der beiden Verfahren verwendet wird, kann davon abhängen, wie die Mikrostruktur MS der einzelnen Schichten aussieht und wie die aktuellen Belastungsanforderungen sind.
Es wird an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass sich, wie bereits oben erwähnt, die Basiseigenschaftswerte BEW der einzelnen Schichten nicht wesentlich unterscheiden, sofern sie mit demselben Parametersatz PS (also auch derselben Hatchstrategie) gefertigt wurden, bis auf die Tatsache, dass mit der Änderung der Orientierung relativ zur (im Prinzip willkürlich festlegbaren) Referenzorientierung RO zwischen den Schichten sich auch die Orientierung der Basiseigenschaftswerte ändert. Dies führt natürlich zu einer Orientierungsänderung in der Textur TX. Letztlich hat dies auch Einfluss auf alle Eigenschaftswerte in Form von richtungsabhängigen Werkstoffparametern, also beispielsweise den Elastizitätstensor oder die Fließgrenzenverteilung, beispielsweise in Form des Hill-Tensors, die ja in verschiedene Richtungen ganz unterschiedlich sein kann. Es reicht aber aus, die Basiseigenschaftswerte für eine Orientierung, vorzugsweise die Referenzorientierung, zu kennen. Die Basiseigenschaftswerte für die anderen Orientierungen lassen sich durch einfache Operatoren, z. B. eine einfache Rotation, daraus berechnen.
Der im Schritt MS3 ermittelte Makroeigenschaftswert MWA kann dann ebenfalls über die Schnittstelle 75 wieder ausgegeben werden, z. B. an eine übergeordnete Einheit, die damit dann weiterarbeitet.
Zusätzlich könnte dieser Makroeigenschaftswert MWA auch gemeinsam mit dem Parametersatz PS, welcher der Berechnung zugrunde lag, und der zugehörigen Segmentscanrichtungsverteilung SSV in der Makroeigenschaftsdatenbank EDA hinterlegt werden. Sofern die Makroeigenschaftsdatenbank EDA ausreichend Platz hat, könnte prinzipiell jeder Makroeigenschaftswert MWA, der neu ist, auch in der Makroeigenschaftsdatenbank EDA hinterlegt werden. Vorzugsweise wird dies aber für z. B. sehr seltene Parametersätze PS oder Segmentscanrichtungsverteilungen SSV nicht zwingend getan. Grundsätzlich kann das System auch lernend ausgebildet sein, d. h. dass z. B. in einer Liste vorgemerkt wird, welche Parameterkombinationen PS, SSV besonders häufig vorkommen, und für diese Parameterkombinationen wird dann nach und nach die Makroeigenschaftsdatenbank EDA erweitert oder umgekehrt, es wird zunächst jeder Makroeigenschaftswert MWA in der Makroeigenschaftsdatenbank EDA hinterlegt und dann wieder gelöscht, wenn er eine bestimmte Zeitlang nicht mehr abgefragt wird, um so Speicherplatz für andere Kombinationen zu schaffen.
Der Aufbau einer Basiseigenschaftsdatenbank EDB wird anhand der nachfolgenden Figuren noch näher erläutert.
Wie in dem Blockschaltbild in 19 dargestellt, wird die Basiseigenschaftsdatenbank EDB erstellt, indem in verschiedenen Testherstellungsverfahren THV (jeweils die oberen Schritte) nach und nach verschiedene Prüfkörper K mit jeweils mehreren Schichten LK (siehe z. B. 21) hergestellt werden. Hierbei kann es sich um Zugproben, vorzugsweise um runde oder eckige Zugstäbe, handeln. Jeder dieser Prüfkörper wird mit einem anderen Parametersatz PSK hergestellt. Da in den üblichen Produktionsvorrichtungen meist mehrere Objekte parallel hergestellt werden können, können natürlich auch hier parallel mehrere Prüfkörper K hergestellt werden. Dabei ist es auch möglich, unterschiedliche Parametersätze für die einzelnen Prüfkörper K zu nehmen, beispielsweise indem die Prüfkörper K unterschiedlich zur Aufbaurichtung orientiert sind oder in den Prüfkörpern K mit unterschiedlichen Hatchstrategien oder mit unterschiedlichen Scangeschwindigkeiten, Laserstrahlleistungen etc. gearbeitet wird. Sinnvollerweise wird aber der Aufbau immer mit derselben Materialart erfolgen, sofern die Prüfkörper K in einem parallelen Arbeitsgang erstellt werden.
Jeder der hergestellten Prüfkörper K wird dann einem Prüfverfahren PV unterzogen, welches nachfolgend anhand der 21 bis 23 noch näher erläutert wird. In dem Prüfverfahren wird zumindest ein Basiseigenschaftswert BEW, vorzugsweise aber eine Gruppe bzw. ein Tupel von Basiseigenschaftswerten BEW, für eine oder mehrere Schichten LK des Prüfkörpers K ermittelt.
Das Ergebnis dieser Prüfverfahren PV sind dann jeweils Kombinationen des zum Aufbau des jeweiligen Prüfkörpers K verwendeten Parametersatzes PSK und des im Prüfverfahren PV für diesen Prüfkörper K ermittelten Basiseigenschaftswerts BEW. Der Parametersatz PSK enthält dabei als einen Prozessparameter u. a. auch die Materialart. Der Basiseigenschaftswert BEW kann beispielsweise wieder ein Tupel von einzelnen Basiseigenschaftswerten BEW sein, der u. a. die Textur TX und die Mikrostruktur MS der Schicht umfasst.
Diese Daten werden dann, wie in 19 dargestellt, in der Basiseigenschaftsdatenbank EDB einander zugeordnet hinterlegt.
Ein bevorzugtes Ausführungsbeispiel zur Ermittlung von Basiseigenschaften BEW einer Schicht eines Segments bzw. einer gleichzeitigen Ermittlung von Basiseigenschaften BEW mehrerer Schichten wird in 20 dargestellt. Dabei wird hier der Einfachheit halber davon ausgegangen, dass die Basiseigenschaft eine Textur TX sein soll, die z. B. in Form einer ODF beschrieben wird. Grundsätzlich wäre dieses Verfahren aber auch für andere Basiseigenschaften BEW möglich, wobei weitere Basiseigenschaften aber in der Regel auch aus der Textur TX bzw. ODF herleitbar sind.
Das Verfahren beginnt hier, wie auch schon in 19 dargestellt, mit einem Testherstellungsverfahren THV, welches wiederum mehrere Schritte DA1, DA2, DA3 umfasst. In einem ersten Schritt DA1 wird zunächst der Prüfkörper K genau definiert und der für den Aufbau des Prüfkörpers K zu verwendende Prozessparametersatz und die Segmentscanrichtungsverteilung festgelegt. Auf Basis dieser Daten wird dann im Schritt DA2 der tatsächliche Prüfkörper real erstellt. Der erzeugte Prüfkörper K wird dann in einem weiteren Schritt DA3 für die weiteren Messungen präpariert.
Dieser Präparationsschritt DA3 kann unterschiedlich gestaltet sein, je nachdem, welches Prüfverfahren grundsätzlich genutzt wird und wie das nachfolgende Prüfverfahren PV im Detail ausgestaltet wird. Beispielsweise könnte ein erster Präparationsschritt DA3 eine Trennung des Probenkörpers entlang einer vorgegebenen Messebene ME (siehe 21 bis 23) umfassen, wobei dann in einem weiteren Schritt DA3b die Trennfläche für das nachfolgende Messverfahren vorbereitet wird. Wird beispielsweise als Messverfahren ein EBSD-Verfahren verwendet (Elektronenrückstreubeugung), so sollte der Prüfkörper geschnitten werden und dann die Schneidfläche im weiteren Schritt geschliffen und poliert werden. Im Falle der Verwendung eines Röntgendiffraktrometrieverfahrens ist nach dem Schneiden nur noch ein Schleifen erforderlich, bevorzugt wird aber zusätzlich poliert. Wird für die Messung Neutronenstrahlung benutzt, ist beispielsweise überhaupt keine Präparation möglich, wenn der Prüfkörper hinreichend klein ist. Mit einem solchen Neutronenstrahl kann entlang einer beliebigen Messebene ME, ME' im Inneren des Prüfkörpers K ein Schichtprofil SP aufgenommen werden. Hier reicht es aus, wenn bei der Herstellung darauf geachtet wird, dass der Prüfkörper K in einer Erstreckung senkrecht zur Messebene ME, ME' nicht zu dick ist, damit die Neutronenstrahlung durch den Prüfkörper K hindurchkommt.
Bei der Präparation des Prüfkörpers kann grundsätzlich auch unterschieden werden, ob ein Schneiden des Prüfkörpers K innerhalb einer Schichtebene erfolgt, wie dies in 21 schematisch dargestellt wird. Hier liegt dann die Messebene ME, in der durch die Messung die Basiseigenschaftswerte BEW (z. B. hier die Textur TX und die Mikrostruktur MS), ermittelt werden sollen, exakt in der geschnittenen Schicht LK. Beim Schneiden ist hier darauf zu achten, dass der Schnitt senkrecht zur Hauptaufbaurichtung z erfolgt.
22 zeigt dagegen, dass es auch möglich ist, die Messebene ME' so anzuordnen, dass sie quer, vorzugsweise senkrecht durch mehrere Schichten LK (also parallel zur Hauptaufbaurichtung z) verläuft, so dass ein Schichtprofil SP aufgenommen werden kann. Dies kann, wie zuvor beschrieben, beispielsweise mit Hilfe einer Messung mit Neutronenstrahlung erfolgen, wobei dann der Prüfkörper K nicht aufgeschnitten werden muss, um das Schichtprofil SP in der Messebene ME' zu ermitteln. Alternativ erfolgt tatsächlich ein Schnitt entlang der gewünschten Messebene ME', wie dies in 23 dargestellt ist, und in der dabei entstehenden Schnittoberfläche kann z. B. mittels einer EBSD-Aufnahme die Textur, wie sie beispielhaft als Schichtprofil SP neben der schematischen Darstellung des aufgeschnittenen Prüfkörpers K in 23 dargestellt ist, und auch die Mikrostruktur des Schichtprofils SP gemessen werden.
Nach der Präparation des Prüfkörpers K erfolgt im Schritt DA4 das eigentliche Prüfverfahren PV.
In einem ersten Teilschritt DA4a kann eine Vermessung in der Messebene erfolgen. Verschiedene hier nutzbare Messverfahren wie das bereits genannte EBSD-Verfahren, das Röntgendiffraktrometrieverfahren oder auch eine Messung mit Neutronenstrahlung sind dem Fachmann grundsätzlich bekannt und brauchen daher hier nicht weiter erläutert zu werden. Eine genauere Erläuterung hierfür findet sich auch in Kap. 14.2 des Lehrbuchs L. Spieß, G. Teichert, R. Schwarzer, H. Behnken, C. Genzel, Moderne Röntgenbeugung. Röntgendiffraktometrie für Materialwissenschaftler, Physiker und Chemiker, 2019, Springer Spektrum.
Mit einem EBSD-Verfahren mit einem Rasterelektronenmikroskop wird z. B. in der Schicht pro Pixel ein Wertetupel gemessen, der die Kristallorientierung in drei Winkeln, beispielsweise in den Eulerwinkeln, angibt. Im Teilschritt DA4b können die pixelweise erhaltenen Informationen in eine Karte eingetragen werden (z. B. eine EBSD-Karte) Daraus kann dann die ODF ermittelt werden, welche wiederum die Textur TX definiert. Letztlich ist diese ODF eine Art Histogramm im dreidimensionalen Raum (im Eulerraum), wobei die Höhe des Histogramms jeweils angibt, wie oft die Wertekombination vorkommt. Hierzu kann auch auf das zuvor genannte Lehrbuch von Lehrbuchs L. Spieß, G. Teichert, R. Schwarzer, H. Behnken, C. Genzel verwiesen werden.
Eine solche Erstellung einer Karte mit den Messwerten, z. B. wie zuvor beschrieben die Erstellung einer ODF in der Messebene ME, kann im Schritt DA5 erfolgen.
Sofern eine Vermessung genau einer Schicht LK erfolgt, indem, wie in 21 dargestellt, die Messebene ME parallel zur Schicht LK des Prüfkörpers K gelegt wird, wird unmittelbar im Prüfverfahren DA4 der/die Basiseigenschaftswert(e) BEW für diese Schicht LK, also beispielsweise wie zuvor beschrieben die Textur TX der Schicht LK in Form einer ODF, ermittelt. Das Prüfverfahren PV ist dann für diesen Prüfkörper K nach Schritt DA5 beendet, und der/die ermittelte(n) Basiseigenschaftswert(e) BEW kann/können mit den zugeordneten Informationen über den zur Erstellung des Prüfkörpers K verwendeten Parametersatz PS in der Basiseigenschaftsdatenbank EDB hinterlegt werden.
Wird dagegen im Schritt DA4 ein Schichtprofil wie in 22 oder 23 aufgenommen, liegt ja ein Makroeigenschaftswert MWA eines bereits aus mehreren Schichten LK bestehenden Segments SGK vor, wobei dieses Segment SGK hier dem Prüfkörper K entspricht, durch den die Messebene ME' verläuft.
Beispielsweise kann mit einem solchen Schichtprofil eine komplette Makro-Textur bzw. Makro-ODF des Prüfkörpers K (bzw. des Segments SGK des Prüfkörpers K) erfasst werden. Dieser Makroeigenschaftswert MWA kann dann beispielsweise auch direkt in der Makroeigenschaftsdatenbank EDA übernommen werden, da ja sowohl der Parametersatz als auch die beim Aufbau verwendete Schichtscanrichtungsanordnungen, d. h. die einzelnen Hatchstrategien, aber auch die Segmentscanrichtungsverteilungen bekannt sind, d. h. welche Schicht gegenüber der nächsten folgenden Schicht um welchen Winkel verdreht ist. Sofern man nur den Makroeigenschaftswert MWA haben möchte, könnte man auch hier nach dem Schritt DA5 das Prüfverfahren PV beenden. Ein Schritt DA6 kann jedoch folgen, um aus dem gemessenen Makroeigenschaftswert MWA auch die Basiseigenschaftswerte BEW der einzelnen Schichten zu ermitteln.
Da dieses Segment SGK auch eine bestimmte und bekannte Segmentscanrichtungsverteilung hat, kann der damit ermittelte Makroeigenschaftswert dann als gute Näherung auch für andere Segmente herangezogen werden, für die derselbe Parametersatz PS und dieselbe Segmentscanrichtungsverteilung gilt, unabhängig von der Anzahl der Schichten. Dies ist ein Vorteil der Nutzung einer Segmentscanrichtungsverteilung als (optimierbarer) Parameter zur Charakterisierung eines Segments.
Der Schritt DA6 wird nachfolgend exemplarisch - ohne Beschränkung der Allgemeinheit - am Beispiel einer Makro-ODF erläutert, aus der einzelne Basis-ODFs für die einzelnen Schichten LK bestimmt werden sollen.
In einem Schritt DA6a wird zunächst eine Modell-Basiseigenschaft, bei diesem Beispiel also eine Modell-Basis-ODF, für eine einzelne der Schichten ermittelt. Es wird angenommen, dass alle Schichten bis auf die Orientierung um die z-Achse dieselbe Modell-Basiseigenschaft bzw. Modell-Basis-ODF aufweisen. In den nachfolgenden Schritten wird dann versucht, mit Hilfe dieser Modell-Basiseigenschaft unter Kenntnis der Segmentscanrichtungsverteilung und der einzelnen Schichtscanrichtungsanordnungen bzw. Hatchstrategien in einer iterativen Fit-Prozedur die im Schritt DA5 tatsächlich gemessene Makroeigenschaft, hier konkret die Makro-ODF, möglichst gut zu approximieren.
Hierzu erfolgt im Schritt DA6b eine Rotation der Modell-Basis-ODFs für die einzelnen Schichten LK entsprechend der Segmentscanrichtungsverteilung im Messvolumen.
Im Schritt DA6c wird dann eine Modell-Makro-ODF aus den Modell-Basis-ODFs der Schichten im Messvolumen berechnet und diese gegebenenfalls um mögliche Schnittwinkelabweichungen verkippt, sofern in der Praxis messbare Schnittwinkelabweichungen aufgetreten sind, was manchmal schwer vermeidbar ist. Als Schnittwinkelabweichungen werden dabei die Abweichungen zwischen geplanter Schnittebene und tatsächlicher Schnittebene gesehen. Diese sind in der Regel durch zwei Winkel darstellbar.
Im Schritt DA6d wird dann der Fehler zwischen der gemessenen Makro-ODF und der zuvor im Schritt DA6c berechneten Modell-Makro-ODF ermittelt.
Im Schritt DA6e wird schließlich festgestellt, ob der Fehler unterhalb einer bestimmten Fehlergrenze liegt oder ob beispielsweise schon eine bestimmte Anzahl an Iterationsschritten überschritten wurde, oder es wird ein anderes Abbruchkriterium überprüft, welches zuvor festgelegt wurde.
Ist das Abbruchkriterium noch nicht erfüllt, wird im Schritt DA6f einfach eine Laufvariable inkrementiert, und es wird dann im Schritt DA6g eine Korrektur für die Modell-Basis-ODF und die möglichen Schnittwinkelabweichungen berechnet. Die neue bzw. korrigierte Modell-Basis-ODF wird dann in der weiteren Berechnung beginnend wieder bei Schritt DA6b verwendet, d. h. es wird dann wieder die Modell-Basis-ODF entsprechend der Segmentscanrichtungsverteilung im Messvolumen rotiert, um die einzelnen Schichten zu simulieren, dann wird im Schritt DA6c eine neue Modell-Makro-ODF zum Vergleich mit der tatsächlich gemessenen Makro-ODF im Schritt DA6d ermittelt.
Ist das gewünschte Abbruchkriterium erfüllt, vorzugsweise natürlich der minimale Fehler erreicht, so kann dann im Schritt DA6h die Mikro-ODF gemeinsam mit dem zur Herstellung des Prüfkörpers K verwendeten Parametersatz PSK hinterlegt werden.
Es wird an dieser Stelle noch einmal darauf hingewiesen, dass anstelle der ODF dieses Verfahren auch mit anderen Basiseigenschaften und Makroeigenschaften durchgeführt werden kann, beispielsweise mit einem Elastizitätstensor.
Weiterhin ist zu erwähnen, dass anstelle einer Herstellung und Aufschneiden und Präparation des Prüfkörpers bzw. einer Aufnahme eines Schichtprofils auch andere Möglichkeiten gegeben sind, um eine makroskopische ODF zu ermitteln.
Beispielsweise ist dies mit Hilfe von Zugprüfung oder mit Messung mit einer sogenannten „Impulserregungstechnik“ („Impulse Excitation Technique“; IET) möglich, bei der Eigenfrequenzen des Prüfkörpers ermittelt werden. Hierzu werden mehrere Prüfkörper mit komplett identischen Baustrategien (also identischen Parametersätzen und Segmentscanrichtungsverteilungen), aber in unterschiedlichen Längsrichtungen der Stäbe bzw. Prüfkörper relativ zur Hauptaufbaurichtung z erstellt. Mit diesen Prüfkörpern werden dann das Zugverhalten oder das Schwingungsverhalten in den verschiedenen Richtungen zur willkürlichen, aber in der Datenbank und für den Maschinentypus einheitlichen Referenzrichtung geprüft. Das lET-Verfahren hat gegenüber den Zugprüfungen den Vorteil, dass man in der Regel weniger verschiedene Richtungen benötigt, beispielsweise nur in 15 verschiedene Richtungen aufgebaute Prüfkörper, wogegen bei Zugprüfungen ca. 41 verschiedene Richtungen erforderlich sind, um alle Daten zu bestimmen.
In der Regel werden bei diesen Messungen zunächst die Elastizitätstensoren auf Makroebene bestimmt. In gleicher Weise, wie dies für den Schritt DA6 für die Mikro-ODF bzw. Makro-ODF beschrieben wurde, können so aus einem Makro-Elastizitätstensor Basis-Elastizitätstensoren für die einzelnen Schichten ermittelt werden. Hierzu kann ein Modell-Basis-Elastizitätstensor angenommen werden, der zur Berechnung eines Modell-Makro-Elastizitätstensors dient, um in einer iterativen Fit-Prozedur möglichst gut (in einem ähnlichen Verfahren, wie im Schritt DA6 dargestellt), den Modell-Makro-Elastizitätstensor an den tatsächlich gemessenen Makro-Elastizitätstensor anzupassen.
Wenn dann der Basis-Elastizitätstensor einer Schicht bekannt ist, kann dieser unmittelbar als Basiseigenschaftswert BEW in einer Datenbank übernommen werden. Es kann daraus aber auch eine Orientierungsdichteverteilungsfunktion, also die Textur und/oder ein Einkristall-Elastizitätstensor, ermittelt werden. Geeignete Verfahren werden beispielsweise in dem bereits oben genannten Buch von U Fred Kocks, Carlos Norberte Tome, H-R Wenk beschrieben.
Wie oben erläutert, können das Verfahren und die Vorrichtung zur Ermittlung von Eigenschaftswerten eines Segments bzw. zur Prüfung eines aktuellen Zustands eines Segments, ob es bestimmte Bedingungen erfüllt, insbesondere innerhalb eines Optimierungsverfahrens verwendet werden, um geeignete Prozessgrößenwerte für die Produktion eines Produkts zu ermitteln.
Grundsätzlich ist es aber auch möglich, eine solche Überprüfung ganz getrennt von einem derartigen Optimierungsverfahren durchzuführen, beispielsweise um vor einer Nutzung Steuerparameter zu überprüfen, die für die Herstellung eines Bauteils vorgesehen sind, aber auf andere Weise als in dem o.g. Optimierungsverfahren erstellt wurden. Ebenso kann auch eine nachträgliche Überprüfung von bereits hergestellten Bauteilen erfolgen, welche nicht zerstört werden sollen und an denen daher bestimmte Belastungstests nicht durchgeführt werden können. Hierzu reicht die Kenntnis der bei der Herstellung genutzten und für das oben beschriebene Verfahren benötigten Prozessgrößen aus.
Eine hierzu einsetzbare Überprüfungsvorrichtung 80 wird sehr vereinfacht, schematisch in 24 dargestellt, und 25 zeigt eine Flowchart für ein entsprechendes Überprüfungsverfahren. Auch die Überprüfungsvorrichtung 80 kann rein in Form von Softwarekomponenten auf einem geeigneten Rechner realisiert werden, und insbesondere kann eine solche Überprüfungsvorrichtung 80 auch in andere Programmteile integriert werden, beispielsweise als Software-Objekt oder Unterroutine etc.
Die Überprüfungsvorrichtung 80 kann beispielsweise über eine Schnittstelle 81 Produktinformationen PI über das Produkt empfangen, beispielsweise geometrische Daten des Objekts, die für das Objekt verwendeten Prozessgrößenwerte, wie den bereits mehrfach erwähnten Parametersatz bzw. mehrere Parametersätze, wie sie in verschiedenen Bereichen bzw. Segmenten des Bauteils verwendet wurden, Informationen über Drehung der Hatchstrategie zwischen verschiedenen Schichten usw. Diese Informationen können dann in einer Segmentierungseinheit 82 dazu genutzt werden, um zu ermitteln, ob das Bauteil aus mehreren Segmenten im oben beschriebenen Sinne besteht, d. h. ob in verschiedenen zusammenhängenden Bereichen unterschiedliche Parametersätze genutzt wurden. Dies entspricht dem Verfahrensschritt PR1 in 25. Als Ergebnis ergeben sich dann die Segmentinformationen SGI bzw. Segmente SG, wobei hier auch weitere Daten umfasst sein können, wie die Anzahl der Schichten der Segmente, die Abmessung der Segmente etc. Außerdem können zusammenhängend mit den Segmenten auch Informationen über die in den Segmenten verwendeten Parametersätze PS und Segmentscanrichtungsverteilungen SSV gewonnen werden.
In einem weiteren Schritt PR2 (siehe 25) können dann für jedes der Segmente SG die Makroeigenschaftswerte MWA ermittelt werden, wie dies zuvor schon anhand von 18 erläutert wurde. Hierzu kann die anhand von 18 ebenfalls dargestellte Vorrichtung 70 dienen, die hier als Untermodul in die Überprüfungseinrichtung 80 integriert ist (siehe 24).
Die von dieser Vorrichtung 70 ermittelten Makroeigenschaftswerte MWA können dann einer Zustandsermittlungseinheit 83 zugeführt werden, welche den Schritt PR3 gemäß 25 durchführt und für die einzelnen Segmente eine Zustandsbeschreibung ermittelt. Dies kann beispielsweise mit dem bereits oben beschriebenen Verfahren einer Zustandssimulation erfolgen. Die Zustandsbeschreibung kann dann als Ergebnis des Überprüfungsverfahrens ausgegeben werden.
Optional erfolgt aber noch in einem Schritt PR4 zuvor ein Vergleich mit den vorgegebenen Qualitätsanforderungen, d. h. es wird geprüft, ob das Bauteil die gewünschten Qualitätsanforderungen erfüllt. Dies kann beispielsweise in der optionalen Vergleichseinheit 84 der Überprüfungsvorrichtung 80 erfolgen, welche hierzu die gewünschten Qualitätsanforderungsdaten QA über die Schnittstelle 81 abrufen kann.
Über eine Schnittstelle 85 kann dann die Zustandsbeschreibung ZB inklusive der Information, ob der Zustand so ist, dass die Qualitätsanforderungen erfüllt sind, an eine andere Einheit, beispielsweise eine übergeordnete Einheit weitergegeben werden, die dann entsprechend diese Daten nutzt. Natürlich kann anstelle der vollständigen Zustandsbeschreibung, z. B. auch nach dem Vergleich, nur noch eine reduzierte Zustandsbeschreibung in einer Form ausgegeben werden, die angibt, ob das Bauteil die Anforderungen erfüllt oder nicht.
Es wird an dieser Stelle darauf hingewiesen, dass die Überprüfungsvorrichtung das Verfahren, wie es in 25 dargestellt wird, nicht zwingend für das gesamte Bauteil durchführen muss, sondern dass beispielsweise auch schon eine Zustandsbeschreibung für einzelne Segmente eines Bauteils ermittelt werden kann und diese in einem weiteren übergeordneten Verfahren oder nachfolgendem Verfahren genutzt werden können.
Weiterhin könnte eine Steuerdatenerzeugungsvorrichtung 54, 54' auch eine Datengenerierungseinheit 57 aufweisen, mit der eine Generierung von Steuerdaten BSD, PSD für die Produktionsvorrichtung 1 ohne das Optimierungsverfahren möglich ist. In diesem Fall werden die Steuerdaten BSD, PSD bevorzugt erst an eine zuvor beschriebene Überprüfungsvorrichtung 80 übersendet (wobei dies intern in der Steuerdatenerzeugungsvorrichtung 54, 54' angelegt sein kann oder extern über eine Datenverbindung mit der Steuerdatenerzeugungsvorrichtung 54, 54' gekoppelt sein kann) um das mittels dieser Steuerdaten zu erzeugende Fertigungsprodukts wie zuvor beschrieben (virtuell) zu überprüfen. Auf Basis eines Überprüfungsergebnisses der Überprüfungsvorrichtung 80 können dann die Steuerdaten BSD, PSD, z. B. von einer Entscheidungseinheit 58, für den nachfolgenden Bau akzeptiert oder verworfen werden. Im zweiten Fall müssten neue, geeignetere Steuerdaten generiert werden.
Es wird abschließend noch einmal darauf hingewiesen, dass es sich bei den vorhergehend detailliert beschriebenen Vorrichtungen und Verfahren lediglich um Ausführungsbeispiele handelt, welche vom Fachmann in verschiedenster Weise modifiziert werden können, ohne den Bereich der Erfindung zu verlassen. Insbesondere kann das Optimierungsverfahren nahezu beliebig an die aktuellen Erfordernisse angepasst werden, und z. B. zusätzlich Schritte eingebaut oder Schritte zusammengefasst werden oder Optimierungskriterien ausgetauscht oder erweitert werden. Ebenso können Optimierungskriterien auch auf unterschiedliche Weise berücksichtigt werden. Es sei an dieser Stelle auch darauf hingewiesen, dass die oben beschriebene Methode zur Bildung einer Zielfunktion durch eine gewichtete Summe von Teilfunktionalen zwar bevorzugt sein kann, das Verfahren aber nicht zwingend darauf beschränkt ist. So können z. B. auch Teilfunktionale in Form von Nebenbedingungen, bspw. über das Verfahren der Lagrange-Multiplikatoren, definiert werden. Diese Nebenbedingung können beispielsweise Gleichheits- oder Ungleichheitsnebenbedingungen sein. Ausführungen hierzu können Grundlagenwerken wie C. Richter, Optimierung in C++: Grundlagen und Algorithmen, 2016, Wiley-VCH, Berlin entnommen werden. Weiterhin schließt die Verwendung der unbestimmten Artikel „ein“ bzw. „eine“ nicht aus, dass die betreffenden Merkmale auch mehrfach vorhanden sein können. Ebenso schließt der Begriff „Einheit“ nicht aus, dass diese aus mehreren zusammenwirkenden TeilKomponenten besteht, die gegebenenfalls auch räumlich verteilt sein können.
Bezugszeichenliste

1: Produktionsvorrichtung / Laserschmelzvorrichtung
2: Fertigungsprodukt / Bauteil / Objekt
2': Fertigungsprodukt / Bauteil / Prellbock
2": Fertigungsprodukt / Bauteil / Vierkantstab
3: Prozessraum / Prozesskammer
4: Kammerwandung
5: Behälter
6: Behälterwandung
7: Arbeitsebene
8: Baufeld
10: Träger
11: Grundplatte
12: Bauplattform
13: Aufbaumaterial (im Behälter 5)
14: Vorratsbehälter
15: Aufbaumaterial (im Vorratsbehälter 14)
16: Beschichter
17: Strahlungsheizung
20: Bestrahlungsvorrichtung / Belichtungsvorrichtung
21: Laser
22: Auftrefffläche des Energiestrahls
23: Umlenkvorrichtung / Scanner
24: Fokussiereinrichtung
25: Einkoppelfenster
50: Steuereinrichtung
51: Steuereinheit
53: Bestrahlungssteuerschnittstelle
54, 54': Steuerdatenerzeugungsvorrichtung
55: Bus
56: Terminal
57: Datengenerierungseinheit
58: Entscheidungseinheit
60: Vorrichtung zur Generierung optimierter Prozessgrößenwerte
61: Anforderungs-Schnittstelleneinheit
62: Schnittstelle
63: Schnittstelle
64: Prozessgrößen-Schnittstelleneinheit
65: Optimierungseinheit / Optimierer
70: Vorrichtung zur Ermittlung von Eigenschaftswerten
71: Makroeigenschaftsermittlungseinheit
72: Parametersatz-Schnittstelleneinheit
73: Scanrichtungs-Schnittstelleneinheit
74: Schnittstelle
75: Schnittstelle
80: Überprüfungsvorrichtung
81: Schnittstelle
82: Segmentierungseinheit
83: Zustandsermittlungseinheit
84: Vergleichseinheit
85: Schnittstelle
AD: Anforderungsdaten
BEW: Basiseigenschaftswerte
BSD: Steuerdaten / Belichtungssteuerdaten
DBS: Eigenschaftsdatenbanksystem / Datenbanksystem
DS: Datenspeicher
DA1, DA2, DA3 DA4 DA5 DA6: Verfahrensschritte
DA4a, DA4b: Teilschritte
DA6a bis DA6h: Teilschritte
E: Energiestrahl / Laserstrahl
EDA: Makroeigenschaftsdatenbank
EDB: Basiseigenschaftsdatenbank
FS: Fokussteuerdaten
G: Gebiet
GD: geometrische Daten
H: horizontale Richtung
HS: Heizungssteuerdaten
HS1, HS2: Schichtscanrichtungsanordnung / Hatchrichtungsanordnung / Hatchstrategie
HWR: Hauptwärmeflussrichtung
K: Prüfkörper
KPS: Kandidaten-Parametersätze
KWR: Kristallwachstumsrichtung.
L, L1, L2, L3, L4: Schichten / Layer
LK: Schichten
LS: Lasersteuerdaten
ME, ME': Messebene
MS: Mikrostruktur
MS1, MS2, MS3: Verfahrensschritte
MWA: Makroeigenschaftswerte
PGO: optimierte Prozessgrößenwerte
PI: Produktinformationen
PR1, PR2, PR3, PR4: Verfahrensschritte
PS: Parametersatz
PS': Start-Parametersatz
PSD: Steuerdaten / Prozesssteuerdaten
PSK: Parametersatz
PSS: Parametersatz-Eignungswert / PS-Score
PV: Prüfverfahren
QA: Qualitätsanforderungen / Qualitätsanforderungsdaten
RO: Referenzorientierung
S: Scanrichtung / Bewegungsrichtung der Auftrefffläche
SD: Scansteuerdaten
SG: Segmente
SG': Start-Segmente
SGG: Segmentgrenzen
SGI: Segmentinformationen
SGK: Prüfkörper-Segment
SG0: Pulversegment
SG1, SG2, SG3: Segmente
SP: Schichtprofil
SSV: Segmentscanrichtungsverteilung
SSV': Start-Segmentscanrichtungsverteilung
SSV1, SSV2, SSV3, SSV4: Segmentscanrichtungsverteilung
ST: Beschichtungssteuerdaten
S0 bis S10: Verfahrensschritte
S6a, S6b, S6c, S9a, S9b: Teilschritte
TF1, ..., TFi, ..., TFn: Teilfunktionen / Unterfunktionen / Unterfunktionale
THV: Testherstellungsverfahren
TSD: Trägersteuerdaten
TX: Textur
V: vertikale Richtung
x, y: Raumrichtungen in Schichtebene
z: Hauptaufbaurichtung
ZB: Zustandsbeschreibung
ZF: Zielfunktion

Claims

Verfahren zur Generierung von optimierten Prozessgrößenwerten (PGO) für einen additiven Aufbauprozess eines Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') aus mehreren Schichten (L, L1, L2, L3, L4) eines Aufbaumaterials (13) mit folgenden Verfahrensschritten: - Bereitstellen von Anforderungsdaten (AD) des Fertigungsprodukts (2, 2', 2''), welche zumindest geometrische Daten (GD) des Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') umfassen, - Definition eines Gebiets (G), umfassend das Fertigungsprodukt (2, 2', 2''), wobei das Fertigungsprodukt (2, 2', 2'') zumindest ein Segment (SG, SG1, SG2, SG3) umfasst, - Durchführung eines Optimierungsverfahrens für zumindest ein Segment (SG, SG1, SG2, SG3) des Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') im definierten Gebiet (G) zur Auswahl zumindest eines optimalen Parametersatzes (PS), welcher eine definierte Gruppe von Prozessparameterwerten umfasst, aus einer Anzahl von Kandidaten-Parametersätzen (KPS) und zur Ermittlung einer optimierten Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) unter Nutzung einer definierten Zielfunktion (ZF) und der Anforderungsdaten (AD), - Bereitstellen des optimalen Parametersatzes (PS) und der optimierten Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) als optimierte Prozessgrößenwerte (PGO).
Verfahren nach Anspruch 1, wobei das Gebiet (G), insbesondere das Fertigungsprodukt (2, 2', 2''), unter Nutzung der Anforderungsdaten (AD), insbesondere der geometrischen Daten (GD), in mehrere Segmente (SG, SG1, SG2, SG3) aufgeteilt wird und das Optimierungsverfahren so durchgeführt wird, dass jeweils für die einzelnen Segmente (SG, SG1, SG2, SG3) ein optimaler Parametersatz (PS) und eine optimierte Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) generiert wird.
Verfahren nach Anspruch 2, wobei innerhalb des Optimierungsverfahrens optimierte Prozessgrößenwerte (PGO) für mehrere Segmente (SG, SG0, SG1, SG2, SG3) des definierten Gebiets (G) parallel unter Nutzung einer gemeinsamen Zielfunktion (ZF) ermittelt werden, wobei vorzugsweise, insbesondere in der Zielfunktion (ZF), als weitere Anforderungsdaten (AD) eine Minimierung eines Parametersatz-Wechsels innerhalb des Fertigungsprodukts (2, 2`, 2") berücksichtigt ist.
Verfahren nach Anspruch 2 oder 3, wobei innerhalb des Optimierungsverfahrens Segmentgrenzen (SGG) zwischen Segmenten (SG, SG0, SG1, SG2, SG3) des Gebiets (G) als eine weitere Optimierungsvariable berücksichtigt und als weitere optimierte Prozessgrößenwerte (PGO) bereitgestellt werden, wobei vorzugsweise im Optimierungsverfahren eine Phasenfeldmethode, insbesondere Multi-Phasenfeld-Methode, genutzt wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei zumindest für eine Schicht (L, L1, L2, L3, L4) einer der Prozessparameterwerte eine Schichtscanrichtungsanordnung (HS2, HS3) umfasst und zur Optimierung der Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) die relativen Orientierungen der Schichtscanrichtungsanordnungen (HS2, HS3) verschiedener Schichten (L, L1, L2, L3, L4) des Segments zueinander optimiert werden.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei innerhalb des Optimierungsverfahrens eine Ausrichtung des Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') bezogen auf eine Hauptaufbaurichtung (Z) als eine weitere Optimierungsvariable berücksichtigt wird und als weiterer optimierter Prozessgrößenwert (PGO) bereitgestellt wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei in der Zielfunktion (ZF) als Anforderungsdaten (AD) eine oder mehrere der folgenden Ziel-Produktionsdaten und/oder Ziel-Eigenschaftsdaten und/oder Nebenbedingungen berücksichtigt werden: - Baurate im additiven Aufbauprozess - Materialart des Aufbaumaterials - Aufbautechnologie - Maschinentyp - Ziel-Belastungsdaten - Steifigkeit - Festigkeit - Masse und/oder Massenverteilung des Fertigungsprodukts - Oberflächenzugänglichkeit - Supporteigenschaften - chemische Eigenschaften - geometrische Daten (GD).
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei die Anforderungsdaten (AD) im Optimierungsverfahren mit einer vordefinierbaren Gewichtung berücksichtigt werden und/oder wobei die Zielfunktion (ZF) eine Mehrzahl von Teilfunktionen (TF1, ..., TFi, ..., TFn) umfasst, denen jeweils bestimmte Anforderungsdaten (AD) zugeordnet sind.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei für zumindest einen Teil der Kandidaten-Parametersätze (KPS) jeweils zumindest ein Parametersatz-Eignungswert (PSS) ermittelt wird und eine Auswahl eines optimalen Parametersatzes (PS) aus den Kandidaten-Parametersätzen (KPS) unter Nutzung der Parametersatz-Eignungswerte (PSS) der Kandidaten-Parametersätze (KPS) erfolgt, wobei vorzugsweise für zumindest einen Teil der Kandidaten-Parametersätze (KPS) jeweils mehrere anforderungsspezifische Parametersatz-Eignungswerte (PSS) für unterschiedliche Anforderungsdaten (AD) ermittelt werden, wobei besonders bevorzugt die anforderungsspezifischen Parametersatz-Eignungswerte (PSS) für einen Kandidaten-Parametersatz (KPS) jeweils zu einem Gesamt-Parametersatz-Eignungswert für einen Kandidaten-Parametersatz (KPS) kombiniert werden.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei das Optimierungsverfahren mehrere Iterationsschritte umfasst und/oder wobei im Optimierungsverfahren zunächst eine Start-Konfiguration bestimmt wird, wobei zur Bestimmung der Start-Konfiguration zumindest Start-Segmente (SG') definiert werden und für jedes Start-Segment (SG') ein Start-Parametersatz (PS') aus der Anzahl von Kandidaten-Parametersätzen (KPS) ausgewählt wird und eine Start-Segmentscanrichtungsverteilung (SSV`) bestimmt wird, wobei vorzugsweise für ein Segment (SG, SG1, SG2, SG3) jeweils als Start-Parametersatz (PS') derjenige Kandidaten-Parametersatz (KPS) ausgewählt wird, der zu der höchsten Baurate in dem Segment (SG, SG1, SG2, SG3) führt.
Verfahren nach Anspruch 10, wobei das Optimierungsverfahren zumindest einen Zustandsermittlungsschritt umfasst, in welchem für ein Fertigungsprodukt (2, 2', 2"), welches mit den aktuellen Prozessgrößenwerten gebaut würde, eine Zustandsbeschreibung ermittelt wird, und wobei dann bevorzugt die Zustandsbeschreibung mit vordefinierten Anforderungen an das Fertigungsprodukt (2, 2', 2") verglichen wird, und besonders bevorzugt, falls die Zustandsbeschreibung die vordefinierten Anforderungen nicht erfüllt, eine Veränderung der aktuellen Prozessgrößenwerte erfolgt und dann optional erneut ein Zustandsermittlungsschritt und ein Vergleich der Zustandsbeschreibung mit den vordefinierten Anforderungen erfolgen.
Verfahren nach Anspruch 11, wobei in weiteren Optimierungsprozessschritten - in zumindest einem Schritt eine Auswahl eines anderen Kandidaten-Parametersatz (KPS) für zumindest ein Segment (SG, SG1, SG2, SG3) erfolgt, vorzugsweise unter Nutzung der Parametersatz-Eignungswerte (PSS) der Kandidaten-Parametersätze (KPS) und/oder - in zumindest einem Schritt eine Veränderung zumindest einer Segmentgrenze (SGG) zwischen zumindest zwei Segmenten (SG, SG0, SG1, SG2, SG3) erfolgt wobei vorzugsweise in zumindest einem der Schritte eine geänderte Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) ermittelt wird.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei zur Ermittlung einer geänderten Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) für ein Segment (SG1, SG2, SG3) ein Eigenschaftsdatenbanksystem (DBS) genutzt wird, in welcher Eigenschaften des Fertigungsprodukts (2, 2', 2") in Abhängigkeit von dem jeweiligen Prozessparametersatz (PS) und gegebenenfalls der Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) hinterlegt sind.
Verfahren nach Anspruch 13, wobei das Eigenschaftsdatenbanksystem (DBS) eine Makroeigenschaftsdatenbank (EDA) umfasst, die für verschiedene Kombinationen von Segmentscanrichtungsverteilungen (SSV) und Prozessparametersätzen (PS) zumindest einen Makroeigenschaftswert (MAW), bevorzugt jeweils eine Gruppe von Makroeigenschaftswerten (MAW), enthält, und wobei für die Ermittlung einer geänderten Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) für ein Segment (SG, SG1, SG2, SG3) berücksichtigt wird, ob für eine bestimmte Kombination von Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) und aktuellem Parametersatz (PS) bereits ein Makroeigenschaftswert (MAW) in der Makroeigenschaftsdatenbank (EDA) eingetragen ist.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei das Optimierungsverfahren zumindest einen Kavitätenprüfschritt umfasst, in welchem geprüft wird, ob im Fertigungsprodukt (2, 2', 2'') vorhandene Kavitäten mit einer Oberfläche des Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') verbunden sind, wobei vorzugsweise geprüft wird, ob ein Druckausgleich zwischen der jeweils geprüften Kavität und einer Umgebung des Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') möglich ist.
Verfahren nach einem der vorstehenden Ansprüche, wobei das Optimierungsverfahren zumindest einen Wärmeleitungsprüfschritt umfasst, in welchem geprüft wird, ob eine geplante Wärmebehandlung hinsichtlich vorgegebener Qualitätskriterien mit dem Fertigungsprodukt (2, 2', 2'') möglich ist.
Verfahren zur Generierung von Steuerdaten (BSD, PSD) für eine Produktionsvorrichtung (1) zur additiven Fertigung zumindest eines Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') aus mehreren Schichten (L, L1, L2, L3, L4) eines Aufbaumaterials (13) in einem additiven Aufbauprozess, mit folgenden Verfahrensschritten: - Bereitstellen von optimierten Prozessgrößenwerten (PGO), welche für den additiven Aufbauprozess in einem Verfahren gemäß einem der vorstehenden Ansprüche generiert wurden, - Generierung der Steuerdaten (BSD, PSD) für die Produktionsvorrichtung (1) derart, dass die optimierten Prozessgrößenwerte (PGO) im additiven Aufbauprozess entsprechend einem vorgegebenen Bewertungskriterium ausreichend erreicht, wobei vorzugsweise innerhalb des additiven Aufbauprozess Aufbaumaterial (13) aufgebaut und selektiv verfestigt wird, wobei zum Verfestigen auf einem Baufeld (8) eine Bestrahlung des Aufbaumaterials (13) mit zumindest einem Energiestrahl (E) erfolgt, wobei eine Auftrefffläche (22) des Energiestrahls (E) auf dem Baufeld (8) bewegt wird, um das Aufbaumaterial (13) in einem Zielbereich in und um die Auftrefffläche (22) aufzuschmelzen.
Verfahren nach Anspruch 17, wobei in einem Segment (SG2, SG3) für einzelne Schichten (L, L1, L2, L3, L4) jeweils eine optimale Orientierung der Schichtscanrichtungsanordnung (HS2, HS3) so gewählt wird, dass insgesamt über alle Schichten (L, L1, L2, L3, L4) im Segment (SG2, SG3) die optimale Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) möglichst gut erreicht wird.
Verfahren zur Steuerung einer Produktionsvorrichtung (1) zur additiven Fertigung eines Fertigungsprodukts (2), wobei Steuerdaten (BSD, PSD) für die Vorrichtung (1) gemäß einem Verfahren nach einem der Ansprüche 17 oder 18 generiert werden und die Steuerung der Produktionsvorrichtung (1) unter Nutzung dieser Steuerdaten (BSD, PSD) erfolgt.
Vorrichtung (60) zur Generierung von optimierten Prozessgrößenwerten (PGO) für einen additiven Aufbauprozess eines Fertigungsprodukts (2, 2', 2''), mit folgenden Komponenten: - einer Anforderungs-Schnittstelleneinheit (61), ausgebildet zum Bereitstellen von Anforderungsdaten (AD) des Fertigungsprodukts (2, 2', 2''), welche zumindest geometrische Daten (GD) des Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') umfassen, - einer Optimierungseinheit (65), ausgebildet zur Durchführung eines Optimierungsverfahrens für zumindest ein Segment (SG, SG1, SG2, SG3) des Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') unter Nutzung einer definierten Zielfunktion (ZF), in welcher die Anforderungsdaten (AD) berücksichtigt sind, zur Auswahl eines optimalen Parametersatzes (PS), welcher eine definierte Gruppe von Prozessparameterwerten umfasst, aus einer Anzahl von Kandidaten-Parametersätzen (KPS) und zur Ermittlung einer optimierten Segmentscanrichtungsverteilung (SSV), - einer Prozessgrößenwerte-Schnittstelleneinheit (64), ausgebildet zum Bereitstellen des optimalen Parametersatzes (PS) und der optimierten Segmentscanrichtungsverteilung (SSV) als optimierte Prozessgrößenwerte (PGO).
Steuerdatenerzeugungsvorrichtung (54, 54') zur Generierung von Steuerdaten (BSD, PSD) für eine Produktionsvorrichtung (1) zur additiven Fertigung eines Fertigungsprodukts (2) in einem additiven Aufbauprozess, in welchem Fertigungsprozess vorzugsweise Aufbaumaterial (13) aufgebaut und selektiv verfestigt wird, wobei zum Verfestigen auf einem Baufeld (8) eine Bestrahlung des Aufbaumaterials (13) mit zumindest einem Energiestrahl (E) erfolgt, wobei eine Auftrefffläche (22) des Energiestrahls (E) auf dem Baufeld (8) bewegt wird, um das Aufbaumaterial (13) in einem Zielbereich in und um die Auftrefffläche (22) aufzuschmelzen, wobei die Steuerdatenerzeugungsvorrichtung (54, 54') zumindest folgende Komponenten umfasst: - eine Vorrichtung (60) nach Anspruch 20 und/oder eine Schnittstelle zu einer Vorrichtung (60) nach Anspruch 20 zur Übernahme von optimierten Prozessgrößenwerten (PGO), - eine Datengenerierungseinheit zur Generierung der Steuerdaten (BSD, PSD) für die Produktionsvorrichtung (1) derart, dass die optimierten Prozessgrößenwerte (PGO) im additiven Aufbauprozess entsprechend einem vorgegebenen Bewertungskriterium ausreichend erreicht werden.
Steuereinrichtung (50) für eine Produktionsvorrichtung (1) zur additiven Fertigung eines Fertigungsprodukts (2) in einem additiven Aufbauprozess, wobei die Steuereinrichtung (20) eine Steuerdatenerzeugungsvorrichtung (54) nach Anspruch 21 und/oder eine Schnittstelle zu einer Steuerdatenerzeugungsvorrichtung (54') nach Anspruch 21 zur Übernahme von Steuerdaten (BSD, PSD) aufweist und ausgebildet ist, um die Produktionsvorrichtung (1) unter Nutzung dieser Steuerdaten (BSD, PSD) anzusteuern.
Produktionsvorrichtung (1) zur additiven Fertigung von Fertigungsprodukten (2) in einem additiven Aufbauprozess mit zumindest einer Steuereinrichtung (50) nach Anspruch 22.
Computerprogrammprodukt mit einem Computerprogramm, welches direkt in eine Speichereinrichtung einer Rechnereinheit, insbesondere einer Vorrichtung (60) zur Generierung von optimierten Prozessgrößenwerten (PGO), einer Steuerdatenerzeugungsvorrichtung (54, 54') oder einer Steuereinrichtung (50) für eine Produktionsvorrichtung (1) zur additiven Fertigung von Fertigungsprodukten (2), ladbar ist, mit Programmabschnitten, um alle Schritte des Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 19 auszuführen, wenn das Computerprogramm in der Rechnereinheit ausgeführt wird.
Optimierte Prozessgrößenwerte (PGO) für einen additiven Aufbauprozess eines Fertigungsprodukts (2, 2', 2''), welche optimierten Prozessgrößenwerte (PGO) nach einem Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 16 generiert wurden.
Steuerdaten (BSD, PSD) für eine Produktionsvorrichtung (1) zur additiven Fertigung zumindest eines Fertigungsprodukts (2, 2', 2'') in einem additiven Aufbauprozess, welche Steuerdaten (BSD, PSD) nach einem Verfahren nach einem der Ansprüche 17 oder 18 generiert wurden.