{"id":62175,"date":"2025-03-24T00:01:36","date_gmt":"2025-03-23T23:01:36","guid":{"rendered":"https:\/\/www.3dnatives.com\/de\/?p=62175"},"modified":"2025-03-20T15:22:32","modified_gmt":"2025-03-20T14:22:32","slug":"ki-optimiert-lpbf-verarbeitung-von-titanlegierungen-240320251","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.3dnatives.com\/de\/ki-optimiert-lpbf-verarbeitung-von-titanlegierungen-240320251\/","title":{"rendered":"KI optimiert LPBF-Verarbeitung von Titanlegierungen"},"content":{"rendered":"

Die Herstellung von Teilen aus Titanlegierungen<\/a> ist aufwendig und teuer, sie erfordert viel Geduld und Anwender kommen nur langsam voran. Auch moderne Technologien wie der 3D-Metalldruck<\/a> k\u00f6nnen nur bedingt Abhilfe schaffen. Trial and error<\/em> ist die Grundhaltung, um schrittweise die optimalen Produktionsbedingungen auszumachen. Titan-Teile sind jedoch in der Luft-und Raumfahrt, der R\u00fcstungsindustrie und im maritimen Sektor von gro\u00dfem Wert. Daher gilt es, die Fertigung der Teile nachhaltig zu verbessern, um den Bedarf schneller decken zu k\u00f6nnen und die Kosten zu senken. Forscher des Johns Hopkins Applied Physics Laboratory (APL) und der Whiting School of Engineering haben sich dieser Sache angenommen. Sie entwickelten eine neue Technik, die eine schnelle, stabile und pr\u00e4zise Verarbeitung von Titan-Teilen erm\u00f6glicht. K\u00fcnstliche Intelligenz<\/a> spielte dabei eine wesentliche Rolle. Doch wie konnte KI zu einer L\u00f6sung des Titan-Problems beitragen?<\/p>\n

In den j\u00fcngsten Forschungen des APL wurde KI vielerlei in verschiedenen Feldern eingesetzt und auf ihre Potentiale, aber auch gewisserma\u00dfen auf ihre Risiken und Nebenwirkungen untersucht. Auch in der Studie \u201eMachine learning enabled discovery of new L-PBF processing domains for Ti-6AI-4V<\/em>\u201c, die im Dezember 2024 in Additive Manufacturing<\/em> erschienen ist, wurden die M\u00f6glichkeiten von KI in der Prozesssteuerung und -optimierung er\u00f6rtert. Das Forscher-Team fokussierte sich – wie der Titel der Studie besagt – auf die Titanlegierung Ti-6AI-4V<\/a>, die in zahlreichen Industrien wegen ihrer hohen Festigkeit und ihres geringen Gewichts gesch\u00e4tzt wird. Ziel der Forschung war es, optimale Bedingungen f\u00fcr eine schnellere Verarbeitung der Legierung zu schaffen und so pr\u00e4zise, starke Endteile zu erhalten.<\/p>\n

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Brendan Croom, ein leitender Materialwissenschaftler am Johns Hopkins APL, im Labor. (Bild: Johns Hopkins APL\/Ed Whitman)<\/p><\/div>\n

KI sprengt Verarbeitungsgrenzen von Titanlegierungen<\/h3>\n

Die Verarbeitungsbedingungen haben wie bei allen Materialien einen Einfluss auf die Materialeigenschaften. Laserleistung, Scangeschwindigkeit etc. k\u00f6nnen dar\u00fcber entscheiden, wie das Material aush\u00e4rtet und ob es schlussendlich fest, flexibel oder spr\u00f6de ist. Die richtige Konfiguration der Verfahrensparameter ist daher ma\u00dfgeblich f\u00fcr die Qualit\u00e4t der Endteile verantwortlich. Diese zu finden, ist kein Kinderspiel, durch best\u00e4ndiges Ausprobieren und Anpassen k\u00f6nnen sich die Anwender diesem goldenen Weg schrittweise n\u00e4hern.<\/p>

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Um dieses lange Prozedere abzuk\u00fcrzen und Ressourcen zu sparen, haben die Forscher des APL und der Whiting School of Engineering KI-gesteuerte Modelle entwickelt, welche unbekannte Bedingungen im LPBF-Druck<\/a> ausmachen. Die KI soll verborgene Muster finden und anhand fr\u00fcherer Daten eine vielversprechende Herangehensweise f\u00fcr den Folgeversuch vorschlagen. \u201eEs geht nicht nur darum, Teile schneller herzustellen<\/em>\u201c, sagt Brendan Croom, leitender Materialwissenschaftler bei APL. \u201eEs geht darum, das richtige Gleichgewicht zwischen St\u00e4rke, Flexibilit\u00e4t und Effizienz zu finden. KI hilft uns, Verarbeitungsbereiche zu erschlie\u00dfen, die wir allein nicht in Betracht gezogen h\u00e4tten<\/em>.“<\/p>\n

Laut Studie konnte die KI anhand der Datenauswertung die besten Verarbeitungsbedingungen vorhersagen, welche dann zun\u00e4chst virtuell getestet wurden und anschlie\u00dfend im Labor umgesetzt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass die bew\u00e4hrten Grenzen neu gedacht werden m\u00fcssen und KI v\u00f6llig neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr die Verarbeitung und schlie\u00dflich f\u00fcr die Anwendung bereith\u00e4lt:<\/p>\n

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„Jahrelang gingen wir davon aus, dass bestimmte Verarbeitungsparameter f\u00fcr alle Materialien tabu seien, da sie zu minderwertigen Endprodukten f\u00fchren w\u00fcrden\u201c, so \u00a0Croom. \u201eDurch den Einsatz von KI zur Erforschung aller M\u00f6glichkeiten haben wir jedoch neue Verarbeitungsbereiche entdeckt, die schnelleres Drucken erm\u00f6glichen und gleichzeitig die Festigkeit und Duktilit\u00e4t des Materials \u2013 die F\u00e4higkeit, sich zu dehnen oder zu verformen, ohne zu brechen \u2013 erhalten oder sogar verbessern. Jetzt k\u00f6nnen Ingenieure die optimalen Verarbeitungseinstellungen entsprechend ihren spezifischen Anforderungen ausw\u00e4hlen.“<\/p>\n<\/blockquote>\n

Die Ergebnisse der Studie sind in jedem Fall vielversprechend – vor allem f\u00fcr jene Branchen, die auf leistungsstarke Titan<\/a>-Teile angewiesen sind und wesentlich von einer Effizienzsteigerung in der Verarbeitung profitieren. Man denke dabei, an die Luftfahrt, die Raumfahrt, den Verteidigungssektor, oder den Schiffbau. Im Rahmen der Studie wurde zwar nur die erw\u00e4hnte Titanlegierung getestet, der Ansatz k\u00f6nnte aber auch f\u00fcr die Verarbeitung von anderen Materialien interessant sein, darunter diverse AM-Legierungen.<\/p>\n

Das Forscher-Team wird seinen Ansatz nun verfeinern. Durch Optimierung des maschinellen Lernmodells ist es eventuell m\u00f6glich, dass ein noch komplexeres Materialverhalten vorausgesagt werden kann. Dar\u00fcber hinaus wird sich das Team auch auf weitere Materialeigenschaften konzentrieren, darunter Dichte, Festigkeit, Duktilit\u00e4t, Erm\u00fcndunsbest\u00e4ndigkeit und Korrosion. Dennoch k\u00f6nnen die ersten Ergebnisse als Erfolg interpretiert werden. \u201eDiese Arbeit hat die Leistungsf\u00e4higkeit von KI, Hochdurchsatztests und datengesteuerter Fertigung deutlich unter Beweis gestellt<\/em>\u201c, sagt Croom. Die vollst\u00e4ndige Studie finden Sie HIER<\/a>.<\/p>\n

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*Titelbildnachweise: SciTechDaily.com<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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