Torben Mente

Um das Laserdurchstrahlschweißen (LDS) für additiv gefertigte Bauteile wie Prototypen, Kleinserien oder Einzelanfertigungen zu nutzen, ist ein erweitertes Prozesswissen erforderlich, um die aus dem additiven Fertigungsprozess resultierenden Schwierigkeiten beim Fügen der Bauteile zu überwinden. Im Vergleich zum Spritzgussverfahren für thermoplastische Teile führt das additive Fertigungsverfahren Fused Deposition Modeling zu einer inhomogenen Struktur mit Lufteinschlüssen im Inneren des Bauteils.

In diesem Beitrag wird ein auf einem neuronalen Netz basierendes Expertensystem vorgestellt, das dem Anwender Prozesswissen zur Verfügung stellt, um die Schweißnahtqualität von lasergeschweißten, additiv gefertigten Bauteilen zu verbessern. Sowohl der additive Fertigungsprozess als auch der LDS-Prozess werden durch das Expertensystem begleitet. Zunächst unterstützt das entwickelte Expertensystem den Anwender bei der Parametrierung des additiven Fertigungsprozesses, um die Transmissivität der gedruckten Bauteile zu erhöhen. Beim Schweißen werden die Parameter des additiven Fertigungsprozesses und des LDS-Prozesses zur Vorhersage der Schweißnahtfestigkeit verwendet. Um die Datenbasis für das Expertensystem zu schaffen, werden Proben aus transparentem und schwarzem Polylactid additiv gefertigt. Zur Veränderung der Transmissivität bei einer Wellenlänge von 940 nm des verwendeten Diodenlasers werden die Fertigungsparameter für die transparenten Teile variiert. Die Transmissivität der Proben wird mit einem Spektroskop gemessen. Die transparenten Proben werden mit Laserleistungen zwischen 8 und 14 W als Überlappstoß mit den schwarzen Proben verschweißt und im Scherzugversuch geprüft. In dieser Arbeit werden die Vorhersagen der Transmissivität und der Scherzugskraft mit einer Genauigkeit von mehr als 88,1 % der für das Expertensystem verwendeten neuronalen Netze nachgewiesen.

Additive Fertigung, Laserdurchstrahlschweißen, Neuronale Netze, Expertensystem

Das Laserdurchstrahlschweißen (LTW) ist eine bekannte Technologie zum Verbinden konventionell hergestellter thermoplastischer Teile, z. B. Spritzgussteile. Wird LTW für additiv gefertigte Teile (in der Regel Prototypen, Kleinserien) verwendet, muss das Verfahren weiterentwickelt werden, um die aus dem additiven Fertigungsprozess resultierenden Schwierigkeiten bei der Teilezusammensetzung zu überwinden.

In diesem Beitrag wird eine Methode zur Verbesserung der Schweißnahtqualität von lasergeschweißten, additiv gefertigten Bauteilen mithilfe eines auf einem neuronalen Netz basierenden Expertensystems vorgestellt. Zur Validierung des Expertensystems werden Probekörper aus Polylactid additiv gefertigt. Die Parameter des additiven Fertigungsprozesses, die Transmissivität und die Parameter des LTW-Prozesses werden verwendet, um die Scherzugkraft mit dem neuronalen Netzwerk vorherzusagen. Die transparenten Proben werden mit schwarzen absorbierenden Proben als Überlappstoß verschweißt und in Scherzugversuchen geprüft. In dieser Arbeit wird die Vorhersage der Scherzugskraft mit einer Genauigkeit von 88,1 % des auf einem neuronalen Netz basierenden Expertensystems nachgewiesen.

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Wie lassen sich additiv gefertigte Bauteile mit dem Laser verschweißen? Der schichtweise Aufbau additiver Bauteile macht den Schweißprozess komplizierter als bei herkömmlich produzierten Teilen. Das IPH und LZH erforschen gemeinsam, wie man Bauteile trotzdem qualitätssicher fügen kann.

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Das Laserdurchstrahlschweißen (LTW) ist ein etabliertes Verfahren zum Fügen konventionell hergestellter thermoplastischer Großserienteile, z. B. Spritzgussteile für den Automobilsektor. Für den Einsatz von LTW bei additiv gefertigten Bauteilen (in der Regel Prototypen, Kleinserien oder Einzelanfertigungen) muss das Verfahren weiterentwickelt werden, um die aus dem additiven Fertigungsprozess resultierenden Schwierigkeiten beim Fügen der Bauteile zu überwinden. Im Vergleich zum Spritzgussverfahren führt das additive Fertigungsverfahren zu einer inhomogenen Struktur mit Lufteinschlüssen im Inneren des Bauteils. Daraus resultiert eine Veränderung der Transmissivität.

In diesem Beitrag wird eine Methode zur Verbesserung der Schweißnahtqualität von lasergeschweißten, additiv gefertigten Bauteilen mit Hilfe eines auf einem neuronalen Netz basierenden Expertensystems vorgestellt. Das entwickelte Expertensystem unterstützt den Anwender bei der Einstellung des additiven Fertigungsprozesses. Mit den Ergebnissen einer Vorarbeit wird ein neuronales Netz trainiert, um die Transmissionswerte der transparenten Proben vorherzusagen. Um das Expertensystem zu validieren, werden Proben aus transparentem Polylactid mit verschiedenen Fertigungsparametern additiv gefertigt, um die Transmissivität zu verändern. Die Transmissivität der Proben wird mit einem Spektroskop gemessen. Die Parameter des additiven Fertigungsprozesses werden zur Vorhersage der Transmissivität mit dem neuronalen Netz verwendet und mit den Messungen verglichen. Die transparenten Proben werden mit schwarzen Polylactidproben mit unterschiedlicher Laserleistung in Überlappungskonfiguration verschweißt und Scherzugversuche durchgeführt. Mit diesen Experimenten wird die Vorhersage von additiven Fertigungsparametern mit dem Expertensystem demonstriert, um die Bauteile für einen LTW-Prozess zu verwenden.

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Um auch komplexe Prozesse wie das Fügen additiv gefertigter Bauteile mittels Laser in der Produktion qualitativ gesichert zu ermöglichen, ist das Vorhandensein von Fachwissen in Unternehmen zwingend notwendig. Um dieses Wissen zur Prozesssteuerung und -kontrolle personalunabhängig zu bündeln, wird im IGF-Forschungsprojekt der FQS – Forschungsgemeinschaft Qualität e.V. mit dem Titel „Qualitätssicherung beim Laserstrahlschweißen additiv gefertigter thermoplastischer Bauteile (QualLa)“ ein Expertensystem entwickelt. Durch die Integration von Fachwissen in das Expertensystem kann dieses Wissen langfristig in Unternehmen gesichert und Prozesse stets mit hohen qualitativen Standards durchgeführt werden.

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