US-Forscher der University of Arizona, bestehend aus Materialwissenschaftlern und Ingenieuren haben zusammen mit der Industrie ein System entwickelt, das Defekte in kritischen 3D-Druck-Bauteilen in Echtzeit verhindern können soll. In dem System kommt auch künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) zum Einsatz. Die NASA unterstützt das Projekt mit einem sechsstelligen Betrag.

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Materialwissenschaftler und Ingenieure an der University of Arizona entwickeln in Zusammenarbeit mit Industriepartnern ein System, das Defekte in kritischen 3D-Druck-Bauteilen in Echtzeit verhindern soll. Um fehlerfreie Teile etwa für die Raum– oder Luftfahrt zu garantieren, kommt künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen  (ML) zum Einsatz, aber auch ein ausgeklügeltes Sensorsystem, das Hochgeschwindigkeits- und Wärmebildkameras umfasst, heißt es in einer Pressemitteilung. Die Entwicklung wird von der US-Raumfahrtbehörde NASA mit 750.000 Dollar finanziert.

Kritische Fehler beim 3D-Druck vermeiden

Forscher mit einem 3D-Drucker
3D-Drucker nehmen mittlerweile vielfältige Aufgaben ein in der Forschung und Wissenschaft (Symbolbild).

Um mithilfe von 3D-Druck einwandfreie Produkte für diverse Branchen herzustellen, gilt es zwei Arten von Fehlern zu vermeiden: Prozessfehler und Materialfehler.

  • Unter Prozessfehlern sind physikalische Unregelmäßigkeiten zu verstehen, die die Qualität des 3D-gedruckten Teils beeinträchtigen können. Dazu gehört beispielsweise eine schlechte Haftung zwischen den einzelnen gedruckten Schichten. Deshalb müssen alle Schichten perfekt miteinander verbunden werden, damit keine Fehlstellen oder Risse im Material entstehen.
  • Materialfehler dagegen beziehen sich beispielsweise auf falsche Anordnungen von Atomen oder chemische Abweichungen, die nur mit höchstauflösenden Mikroskopen zu sehen sind. Diese können während dem Fertigungsprozess entstehen, wenn z. B. heiße Schicht über eine immer noch kühlende Schicht darübergelegt wird. Dadurch wird der Abkühlprozess der unteren Schicht gestört, was die Eigenschaften des Teils beeinflussen oder ganz verändern kann. Ein solches schadhaftes Metallteil könnte weniger belastbar oder spröde sein, was in einer Rakete oder in einem Düsentriebwerk sehr gefährlich werden könnte.

Intelligente Bildauswertung in Echtzeit

Zur Vorbeugung solcher Fehler entwickelten die Materialwissenschaftler ein Modell, das mithilfe einer intelligenten Bildauswertung sowie Sensoren eventuelle Defekte in Echtzeit erkennen kann. Dadurch können rechtzeitig Maßnahmen ergriffen werden, um die Fehler auszubügeln oder den ganzen Druckvorgang zu stoppen. Das spart Zeit und Material, verhindert aber auch katastrophale Folgen.

Das System ist in der Lage, gigantische Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten und Fehler sofort zu erkennen. Die additive Fertigung ist übrigens auch deshalb so attraktiv, weil es selbst bei kleineren Stückzahlen keine unnötige Materialverschwendung gibt und nur so viel Material verbraucht wird, wie auch nötig ist. Dagegen wird bei der klassischen (subtraktiven) Fertigung das gewünschte Bauteil aus einem massiven Block u. a. durch Fräs-, Bohr- und Schleifarbeiten hergestellt, wodurch Materialabfälle entstehen. Mehr über Entwicklungen in dem Bereich gibt es täglich kostenlos im 3D-grenzenlos Magazin (Newsletter abonnieren).

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