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Forscher des Department of Materials Science & Engineering (MSE) der University of Toronto wollen einer Pressemitteilung zufolge den Metall-3D-Druck in ihrem ersten Labor zur additive Fertigung verschiedener Metalldruckverfahren voranbringen.
Professor Yu Zou, Leiter des Teams, erklärt:
„Wir arbeiten daran, die grundlegende Physik hinter dem additiven Herstellungsprozess aufzudecken, seine Robustheit zu verbessern und durch seine Anwendungen neuartige Struktur- und Funktionsmaterialien zu schaffen.“
Zous Metall-3D-Druck-Maschinen sind so konzipiert, dass sie sich sowohl auf Laser Beam Powder Bed Fusion (PBF-LB) als auch auf Directed Energy Deposition (DED) spezialisieren können.
Tianyi Lyu, Doktorandin an der MSE der University of Toronto, sagte:
„Herkömmliche Herstellungstechniken sind immer noch gut für die großindustrielle Fertigung geeignet. Aber die additive Fertigung hat Fähigkeiten, die über das hinausgehen, was herkömmliche Techniken leisten können. Dazu gehören die Herstellung komplexer Geometrien, schnelles Prototyping und kundenindividuelle Designs sowie die präzise Kontrolle der Materialeigenschaften.“
PBF-LB- und DED-3D-Druck
Das Team wird neben grundlegender Forschung auch neuartige experimentelle und analytische Methoden anwenden, um ein besseres Verständnis der PBF-LB- und DED-3D-Druck-Prozesse zu erlangen. Die Forschung konzentriert sich auf fortschrittliche Stähle, Superlegierungen auf Nickelbasis und Legierungen mit hoher Entropie. Forschungen an Titan- und Aluminiumlegierungen sind ebenfalls möglich.
Jiahui Zhang, hD-Kandidat an der MSE der University of Toronto, sagte:
„Wir arbeiten auch an einer intelligenten Fertigung. Beim Metall-3D-Druck dauert die Wechselwirkung zwischen einem Hochenergielaser und dem Material nur wenige Mikrosekunden. Innerhalb dieses begrenzten Zeitrahmens treten jedoch Multiskalen-, Multiphysik-Phänomene auf. Unsere größte Herausforderung besteht darin, Daten zu sammeln, um diese Phänomene zu erfassen. In unserer Forschung haben wir erfolgreich spezifische Methoden des maschinellen Lernens für verschiedene Teile des Lebenszyklus der additiven Metallherstellung angepasst.“
Maschinelles Lernen und Computer Vision
Die Hochgeschwindigkeits-Infrarotkamerasysteme werden im Labor direkt in die Metall-3D-Druck-Maschinen integriert. Ein vom Team aufgebautes In-situ-Überwachungssystem basiert auf von der Maschine aufgenommenen Bildern und extrahiert und analysiert die Schlüsselmerkmale von additiv hergestellten Objekten
Zhang ergänzte:
„Mit der Entwicklung des Computersehens könnte ein gut trainiertes Deep-Learning-Modell automatisch einige grundlegende Aufgaben erledigen, die menschliche visuelle Systeme ausführen können, wie z. B. Klassifizierung, Erkennung und Segmentierung.“
Das Team arbeitet aktiv an der Anwendung von maschinellem Lernen und Computer Vision, um eine vollständig autonome 3D-Druck-Maschine mit geschlossenem Regelkreis zu entwickeln. Diese soll Fehler erkennen und korrigieren, die sonst in 3D-gedruckten Teilen auftreten würden.
Zou sagte:
„Der 3D-Metalldruck hat das Potenzial, die Fertigung, wie wir sie kennen, zu revolutionieren. Mit robusten autonomen Systemen können die Betriebskosten dieser Systeme drastisch gesenkt werden, was eine breitere Einführung der additiven Metallfertigung in allen Branchen weltweit ermöglicht. Der Prozess reduziert auch Material- und Energieverschwendung und führt zu einer nachhaltigeren Fertigungsindustrie.“
Video zum DED-Verfahren
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