Das Softwareunternehmen simufact hat auf der formnext 2019 mit Simufact Additive 2020 seine neue Software für die Optimierung von metallbasierten additiven Fertigungsprozessen vorgestellt. Das Programm kann laut einer Pressemitteilung jetzt auch die Kosten eines Druckprozesses abschätzen. Beim Zusammenspiel mit den Metall-3D-Druckern des Herstellers Renishaw und der 3D-Drucksoftware Materialise Magics wurde ebenfalls nachgebessert.
Kostenabschätzung für den Druckprozess und die Nachbearbeitung
Anwender können mit Simufact Additive 2020 den Druckprozess virtuell auslegen und optimieren und die Kosten für den 3D-Druck einzelner Teile oder Baugruppen beurteilen. Neben Kosten für den Druckprozess ist auch eine Abschätzung der Kosten für Nacharbeiten wie Schneiden, Fräsen, Bohren und Schleifen möglich. Bei der optimalen Orientierung des zu druckenden Teils können Kosten ebenfalls geschätzt werden.
Schnittstellen für den optimalen Datenaustausch
Die Software Simufact Additive 2020 kümmert sich auch um einen optimierten Austausch in der Prozesskette des 3D-Drucks. Eine Schnittschnelle zu Materialise über das 3MF-Format macht einfachen und zuverlässigen Datenaustausch mit Software von Drittanbietern möglich. Die Zeit für den Modellaufbau wird deutlich kürzer.
Die integrierte Renishaw QuantAM Programmierschnittstelle zur Vorbereitung und den Export von Druckjobs bietet dem Anwender eine fehlerfreie Datenübertragung zum 3D-Metalldrucker von Renishaw. Das erhöht die Produktivität. Außerdem ist der gesamte Ablauf vom Entwurf bis zum 3D-gedruckten Teil ist in der Software möglich. Weitere Schnittstellen sind in Arbeit.
Hybride Fertigung und Voxelvernetzung
Die Hybride Fertigung erlaubt es Herstellern, das Pulverbettschmelzen mit der konventionellen Fertigung zu kombinieren. In Simufact Additive 2020 lässt sich ein bestimmtes Teil definieren, auf dem der Druckvorgang beginnen soll, inklusive der inneren Spannungen. Spannungen und Verzüge der gesamten Baugruppe können so untersucht werden.
Simufact Additive 2020 nutzt die adaptive Voxelvernetzung. Die Größe der Voxelelemente wird im Bauteil automatisch angepasst und die Simulationsgeschwindigkeit erhöht sich. Anwender erhalten schneller Ergebnisse bei einer zuverlässigen und robusten Simulation.
