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Ortsaufgelöste Prozessüberwachung für die Additive Fertigung mittels laserbasierter Directed Energy Deposition

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Die Anomaliedetektion in Bauteilen, die durch Directed Energy Deposition additiv gefertigt werden, ist aufgrund der fehlenden Ortsauflösung der Prozessüberwachungsdaten eingeschränkt. Eine Synchronisation der Messdaten der Schmelzbadüberwachung (Pyrometer und CMOS-Kamera) mit den erfassten Positionen der Werkzeugbahnen mittels OPC UA wird realisiert. Bildverarbeitende Methoden des Maschinellen Lernens werden getestet und zur Qualitätssicherung demonstriert. Das laserbasierte Directed Energy Deposition (DED) ist ein wichtiges Verfahren im Additive Manufacturing (AM). Eine der größten Herausforderungen ist die Erkennung lokaler Prozessabweichungen. Die thermische Schmelzbadstrahlung gilt als eines der wichtigsten Überwachungswerkzeuge. Trotz vieler Vorarbeiten wird das Potenzial der Prozessüberwachung für DED nicht vollständig genutzt, da diese bisher nur zeitlich aufgelöst erfolgt. Diese Arbeit entwickelt eine Methodik zur zeit- und ortsaufgelösten Prozessüberwachung. Die Schmelzbadüberwachung erfolgt durch ein Pyrometer und eine CMOS-Kamera, die koaxial im Bearbeitungskopf integriert sind. Die Sensordaten werden mit den Koordinaten der Werkzeugbahnen synchronisiert. Zunächst werden die Sensitivitäten der Sensoren gegenüber systematischen Prozessabweichungen verglichen. Änderungen der Prozessparameter werden in CMOS-Aufnahmen sensitiver erfasst als mittels Pyrometrie. Neuartige Datenanalysemethoden und Modelle des maschinellen

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Ortsaufgelöste Prozessüberwachung für die Additive Fertigung mittels laserbasierter Directed Energy Deposition, Talu Ünal-Saewe

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Rok wydania
2022
Oprawa
(miękka)
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Tytuł
Ortsaufgelöste Prozessüberwachung für die Additive Fertigung mittels laserbasierter Directed Energy Deposition
Język
niemiecki
Rok wydania
2022
Oprawa
miękka
Liczba stron
232
ISBN13
9783985551132
Seria
Tagi
Opis
Die Anomaliedetektion in Bauteilen, die durch Directed Energy Deposition additiv gefertigt werden, ist aufgrund der fehlenden Ortsauflösung der Prozessüberwachungsdaten eingeschränkt. Eine Synchronisation der Messdaten der Schmelzbadüberwachung (Pyrometer und CMOS-Kamera) mit den erfassten Positionen der Werkzeugbahnen mittels OPC UA wird realisiert. Bildverarbeitende Methoden des Maschinellen Lernens werden getestet und zur Qualitätssicherung demonstriert. Das laserbasierte Directed Energy Deposition (DED) ist ein wichtiges Verfahren im Additive Manufacturing (AM). Eine der größten Herausforderungen ist die Erkennung lokaler Prozessabweichungen. Die thermische Schmelzbadstrahlung gilt als eines der wichtigsten Überwachungswerkzeuge. Trotz vieler Vorarbeiten wird das Potenzial der Prozessüberwachung für DED nicht vollständig genutzt, da diese bisher nur zeitlich aufgelöst erfolgt. Diese Arbeit entwickelt eine Methodik zur zeit- und ortsaufgelösten Prozessüberwachung. Die Schmelzbadüberwachung erfolgt durch ein Pyrometer und eine CMOS-Kamera, die koaxial im Bearbeitungskopf integriert sind. Die Sensordaten werden mit den Koordinaten der Werkzeugbahnen synchronisiert. Zunächst werden die Sensitivitäten der Sensoren gegenüber systematischen Prozessabweichungen verglichen. Änderungen der Prozessparameter werden in CMOS-Aufnahmen sensitiver erfasst als mittels Pyrometrie. Neuartige Datenanalysemethoden und Modelle des maschinellen