Fraunhofer的futureAM – 下一代增材製造大幅提升3D列印經濟效益

2020-11-19 14:32:29 799 views
摘要

除了Fraunhofer ILT,另外五家Fraunhofer研究所參與了該項目。以亞琛Fraunhofer ILT, 亞琛Fraunhofer IPT,亞琛工業大學為基礎成立了亞琛增材製造中心ACAM(Aachen Center for Additive Manufacturing。

在亞琛Fraunhofer激光技術研究所ILT的領導下,「futureAM – 下一代增材製造」於2017年11月推出,旨在將金屬部件的增材製造加速至少10倍。除了Fraunhofer ILT,另外五家Fraunhofer研究所(IWS,IWU,IAPT,IGD和IFAM)參與了該項目。

根據這一目標,Fraunhofer的六家研究所於2020年11月結束了該項目,並共同實現了系統技術、材料和過程管理以及連續數字化方面的技術飛躍,從而提高了整個過程鏈中金屬增材製造的效率和成本效益。本期,3D科學谷與谷友共同來領略futureAM項目的成績。

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Fraunhofer的futureAM – 下一代增材製造大幅提升3D列印經濟效益

在開姆尼茨的Fraunhofer IWU,由機器人進行特定組件的自動後處理,然後使用3D掃描進行驗證。©Fraunhofer

速度、精度、穩健性

FutureAM項目一方面集中在從接收訂單到完成的金屬3D列印組件的數字和物理價值創造的整體過程鏈上;另一方面著眼於向下一代增材製造技術的飛躍。合作夥伴創建的虛擬實驗室以數字方式捆綁能力,並使整個增材製造流程對所有參與的合作夥伴透明,在其中發揮著重要作用。

我們可以清晰的看到不僅僅局限在設備的加工速度、精度方面的開發,Fraunhofer的futureAM項目包含了更多「柔性」的增材製造技術,例如在線過程式控制制技術的開發,工藝穩健性的開發,以及基於數字孿生的網路化流程鏈的開發等。根據弗勞恩霍夫激光技術研究所Fraunhofer ILT,增材製造現在處於工業實施的門檻上,而從FutureAM項目中共同獲得的專業知識現在將轉移到工業應用中。

虛擬實驗室的平台能力

futureAM的一個主要挑戰是所有參與者的跨機構交互,這些參與者有時涵蓋了整個流程鏈中非常不同的領域。數字孿生體技術的主導作用正在浮現,futureAM項目中除了所有的研究機構都以自己的研發能力進行項目參與外,大家還建立了虛擬實驗室。

虛擬實驗室已經證明了其作為數字平台的價值,該數字平台可以確保所有AM-增材製造任務區域和參與者之間的信息交換。在這種情況下,弗勞恩霍夫增材製造生產技術研究所Fraunhofer IAPT開發了用於AM增材製造組件設計的各種軟體工具。還創建了針對金屬增材製造的基於Web的模擬工具,即使初學者也可以使用。

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基於Web的模擬工具。©Fraunhofer

虛擬實驗室旨在以封閉且數字化的方式繪製所涉及參與方的能力。每個實體(機器或產品)都被描述並分配了一個「數字孿生」,這是網路物理機器或更大的網路物理系統的虛擬部分。基於這些數字孿生,可以通過建模和模擬來優化實際系統。這將增強例如錯誤診斷、預測分析、產品和過程優化以實現長期質量保證。

將來,該系統還將提供用於計劃新產品的數據,這將大大減少認證時間。它將能夠越來越多地自動將產品分配給機器,在生產過程中適應相關的工藝參數,並自動考慮產品目標(例如質量)和生產目標(例如交貨時間)。

因此,人類的角色將發生變化-從今天的中央計劃轉向決策和監控。虛擬實驗室中的自治系統將使用適當的評估和監視工具來支持現場人員。因此,「虛擬實驗室」提供了完整的數字透明度。

人工智慧與材料技術成就超合金

位於德累斯頓的Fraunhofer IWS研究所致力於推動可加成處理的高溫材料範圍的擴大,並研究了如何將它們組合成多種材料。激光材料沉積(LMD)和人工智慧(AI)的相互作用顯示出令人振奮的結果:藉助AI支持的過程分析,可以分析各種影響因素,並且可以優化製造過程。

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在德累斯頓的Fraunhofer IWS,可加工材料的範圍正在擴大, 圖為使用定製的激光沉積工藝來生產多材料金屬組件。©Fraunhofer

Fraunhofer IWS用鎳和鋁製成的多種材料組件證明了這種方法的效果,Fraunhofer IWS工程師基於對材料技術以及激光加工的強大理解,建立了增材製造領域加工技術與材料的相關性。科學家們以很高的採樣率記錄大量感測器數據以提升對加工過程的理解,創造更多更神奇的材料。

Fraunhofer IWS的專家通過「人工智慧」(AI)和「機器學習」的先進方法來提升對加工過程的理解,由Fraunhofer IWS圖像處理和數據管理工作組進行研究。通過人工智慧,可以找到這些數據泛洪中的隱藏聯繫。

XXL超大組件:提速10倍以上

亞琛Fraunhofer ILT已經開發出用於LPBF(基於粉末床的金屬熔化3D列印技術)的下一代新型加工解決方案,該解決方案具有可擴展性,可以生產比傳統LPBF系統至少快十倍加工速度的大型金屬部件。目前LPBF系統樣機提供了非常大的,有效可用的構建體積(1000毫米x 800毫米x 500毫米)。

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亞琛的Fraunhofer ILT的下一代基於粉末床的選區金屬熔化3D列印設備所製造的下一代勞斯萊斯發動機的演示器組件。©Fraunhofer

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亞琛的Fraunhofer ILT開發的可擴展的」邊加工邊飛行-on the fly「的下一代金屬3D列印技術。©Fraunhofer

Fraunhofer的futureAM – 下一代增材製造大幅提升3D列印經濟效益

亞琛Fraunhofer ILT開發的EHLA超高速激光材料沉積技術是一項屢獲殊榮的技術,該技術可以以特別經濟和環保的方式塗覆,維修或增材製造零部件。該技術已經通過在例如米長的海上鋼瓶上高速應用薄保護層而證明了其價值。之前,EHLA僅用於旋轉對稱零件。而該技術現在也可以用於製造自由曲面3D組件,新開發的工藝可同時實現極高的應用速度和高細節解析度

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亞琛的Fraunhofer ILT的EHLA高速激光沉積技術用於自由曲面加工。Fraunhofer

提高魯棒性

l 自主、模塊化的後加工

當前金屬增材製造下游加工步驟尚未實現自動化,部分原因是要製造的零件的幾何形狀不同,對自動化帶來了極大的挑戰。對於金屬增材製造,大多數手動後處理成本特別高:它佔總處理成本的70%。Fraunhofer IWU機床與成型技術研究所為各個過程開發各種自主技術模塊,由機器人負責工件的處理和後加工。

Fraunhofer IWU的研究人員開發了一種可適應單元的模塊化概念,用於可自動後加工增材製造的組件。3D科學谷了解到,模塊化概念中包含了各種組件和批量生產數量少至為1件的產品後加工方法。

l 補償錯誤

使用分析模型,可以確定工作空間中剛度非常適合加工的區域。此外,該模型還可以使用過程式控制制來補償刀具路徑的錯誤。

光學測量是判斷補償過程錯誤的第一步,所獲取的點雲被傳輸到雲端與實際幾何圖形的3D模型進行比較。補償完成後,再次測量組件,重複此過程,直到達到確定的組件質量。增材製造的組件進行自動返工的前提條件是在每個工藝步驟中對組件進行安全標識。這是將產品信息鏈接到過程參數並跟蹤每個組件的過程鏈的唯一方法。Fraunhofer IWU開發了用於實時檢測部件近表面區域中確定的空腔的測量過程,開發實時讀取信息所需的演算法是研究活動的重要組成部分。

l 避免中斷

此外,為了避免過程中斷。弗勞恩霍夫-Fraunhofer IWU機床與成型技術研究所開發了一種結合粉末床工藝和多種材料製造的具備幾何靈活性的新概念,3D科學谷了解到這是通過安裝帶有分配器和抽吸模塊的處理系統來進行局部粉末去除而創建的。

首先,在激光束熔化設備的空間中,將粉末從組件凝固區域的型腔中移除。然後,通過分配器在組件區域添加結構,過程中還包括硬化和燒結工藝的應用,這些工藝能夠實現所需要的材料特性(例如電導率或絕緣)。Fraunhofer IWU開發的用於多種材料製造的系統技術無需打開激光束熔化設備,通過輔以抓取器,將半成品、感測器或執行器集成到組件中。

為了演示Fraunhofer IWU開發的用於多種材料製造的系統技術功能, IWU使用了玻璃封裝的RFID應答器(也稱為 RFID 標籤),該應答器被放置在直接位於所製造組件表面下方的空腔中,並在隨後的構建過程中將其緊密封裝在組件中。該應答器用於保存和讀取有關製造過程或組件屬性的信息。

l 在線過程式控制制

亞琛的科學家們正在研究監視金屬3D列印的新方法,以提高過程的魯棒性。在構建平台中使用結構感測器時,將來會檢測到關鍵錯誤,例如支撐結構撕裂的時間

此外,通過超聲波感測器可以用於分析空氣傳播中的聲音,以確定組件的質量。基於激光的超聲測量的研究將在未來走得更遠:脈衝激光將在部件中感應出結構傳播的雜訊,然後由激光測振儀檢測到。這使得在構建過程中發現微小的毛孔,以便能夠立即進行干預。而原位測量過程可以通過另一個曝光順序對問題區域進行返工。

通過將質量保證工具集成到(混合)生產系統中,可以提高過程的魯棒性。除了在線測量和質量保證之外,對於各種工業領域,必不可少的是要確定用於各種材料、機器、光束源等可靠的工藝窗口。

成就整個增材製造數字化工藝鏈

l AutoPartIO:數字預處理

- 關於識別具有增材製造潛力的組件自動化選擇功能

- 通過可擴展的軟體自動進行組件優化

l 數字質量保證

- 根據過程監控數據以預期零部件的使用壽命並評估零部件質量

- 根據特定於零部件的缺陷和需求知識開發壽命預測工具

l 基於數字孿生的網路化流程鏈

- 藉助特殊數據模型對物理過程鏈進行數字複製

- 數字流程鏈中的完整可追溯性和透明性

l AutoPartIO:數字預處理

目標是開發一個可擴展的軟體組合工具箱,用於模擬和優化增材製造組件。首先,拓撲優化是在數學上從根本上實現的。除了輕質結構剛度優化的經典目標外,還考慮了仿生力學元素,傳熱和流體力學問題。

l 仿生力學與功能實現

與經典拓撲優化相比,仿生力學可以產生其他積極影響。為了使仿生力學獲得更廣泛的應用,必須對各種功能實現進行識別和參數化。用合適的仿生特徵代替相同應力類型的設計是有利的。

生物學模型的參數化為這種設計優化奠定了基礎,通過這種方式,可以充分利用輕巧的仿生力學設計潛力。

l 突破拓撲優化的限制

在已建立的拓撲優化中,目前尚未充分考慮工藝,材料和其他特定的特性以及增材製造的限制。Fraunhofer開發了新的多功能功能目標,可確保直接進行3D列印。

l 計算機輔助功能模塊

為了使得用戶能夠在不廣泛了解增材製造的情況下利用3D列印的優點,「計算機輔助功能(CAF)」是必要的。當面臨指定的任務,並確定要實現的功能的時候。例如主動和被動散熱器,熱交換器等零件,針對這些零件,系統所進行的參數化仿生力學優化和拓撲優化將考慮到特定於工藝和材料的限制。

ACAM為複雜的增材製造導航

以亞琛Fraunhofer ILT, 亞琛Fraunhofer IPT,亞琛工業大學為基礎成立了亞琛增材製造中心ACAM(Aachen Center for Additive Manufacturing。目前有超過100多名科研人員從事增材製造的科研,解鎖增材製造複雜奧秘,ACAM集中亞琛的優勢資源推動增材製造認證、聯合研發、培訓教育、產業孵化等多方面的發展。

Fraunhofer的futureAM – 下一代增材製造大幅提升3D列印經濟效益

ACAM德國聯合總裁Kristian Arntz博士在中國科協年會上的演講視頻

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