TY - THES

T1 - Numerische und experimentelle Eigenspannungsanalyse additiv gefertigter (SLM) AlSi10Mg-Strukturen

AU - Beter, Florian

N1 - gesperrt bis 11-11-2025

PY - 2020

Y1 - 2020

N2 - Der Begriff des 3D-Druckens ist mittlerweile weit verbreitet, so sind heutzutage vor allem polymer-verarbeitende Anlagen für Privatanwendungen günstig zu finden. Auch das industrielle Interesse steigt stetig an, speziell hinsichtlich der metallverarbeitenden Verfahren wie dem Selektiven Laser Schmelzen (SLM). Neben den bekannten Vorteilen der additiven Fertigung liegen die Nachteile zum Teil noch darin, Bauteile mit zuverlässigen mechanischen Eigenschaften zu erzeugen, besonders, wenn additiv gefertigte Komponenten in die industrielle Serienproduktion integriert werden sollen. Dabei stellen vor allem Eigenspannungen die Disziplin der Bauteilauslegung vor neue Herausforderungen, welche jedoch mit Hilfe numerischer Prozessanalysen zur gezielten Untersuchung von Eigenspannungszuständen bewältigt werden können. Die vorliegende Arbeit widmet sich der numerischen Analyse des SLM-Prozesses anhand von AlSi10Mg-Strukturen sowie der experimentellen Validierung anhand von Eigenspannungsmessungen. Neben der Beschreibung der grundlegenden Vorgehensweise und Identifikation von Einflussparametern werden mit Hilfe von Parameteranalysen die möglichen Wirkungen der Einflussparameter auf die numerisch ermittelten Eigenspannungen untersucht. Die Einteilung der Einflussparameter erfolgt dabei in die Gruppen der prozess- und anwenderbezogenen Einflüsse, wobei erstere programmintern individuell oder automatisch definiert und letztere im Zuge der Modelldefinition frei gewählt werden können. Durch den Vergleich der numerischen Ergebnisse untereinander sowie mit röntgenographisch ermittelten Eigenspannungen an ausgewählten AlSi10Mg-Proben, können Empfehlungen für zukünftige numerische Analysen abgeleitet werden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die Auswirkungen der Prozessparameter auf die Eigenspannungen durchaus unterschiedlich sind und von vernachlässigbar klein bis signifikant groß reichen. Besonders die prozessbezogenen Parameter der sogenannten Energy Exposure Fraction und des Volumetric Expansion Factors zeigen, dass deren Eigenspannungswirkung, speziell ohne Kalibrierung oder weitere Untersuchungen, signifikant sind, wobei Unterschiede im Eigenspannungszustand von bis zu -112% auftreten können. Unter den anwenderbezogenen Parametern zeigen die Vernetzungsgröße mit Unterschieden von bis zu +59% und die Strukturanzahl mit bis zu -177% deutliche Effekte, wohingegen andere, wie beispielsweise die Schnittrichtung oder –höhe, keine Wirkung zeigen. Schließlich lässt sich unter den analysierten Modellen eine Konfiguration finden, welche die experimentell ermittelten Eigenspannungen am besten annähert und dadurch als Ausgangsmodell für weitere numerische Analysen dienen kann.

AB - Der Begriff des 3D-Druckens ist mittlerweile weit verbreitet, so sind heutzutage vor allem polymer-verarbeitende Anlagen für Privatanwendungen günstig zu finden. Auch das industrielle Interesse steigt stetig an, speziell hinsichtlich der metallverarbeitenden Verfahren wie dem Selektiven Laser Schmelzen (SLM). Neben den bekannten Vorteilen der additiven Fertigung liegen die Nachteile zum Teil noch darin, Bauteile mit zuverlässigen mechanischen Eigenschaften zu erzeugen, besonders, wenn additiv gefertigte Komponenten in die industrielle Serienproduktion integriert werden sollen. Dabei stellen vor allem Eigenspannungen die Disziplin der Bauteilauslegung vor neue Herausforderungen, welche jedoch mit Hilfe numerischer Prozessanalysen zur gezielten Untersuchung von Eigenspannungszuständen bewältigt werden können. Die vorliegende Arbeit widmet sich der numerischen Analyse des SLM-Prozesses anhand von AlSi10Mg-Strukturen sowie der experimentellen Validierung anhand von Eigenspannungsmessungen. Neben der Beschreibung der grundlegenden Vorgehensweise und Identifikation von Einflussparametern werden mit Hilfe von Parameteranalysen die möglichen Wirkungen der Einflussparameter auf die numerisch ermittelten Eigenspannungen untersucht. Die Einteilung der Einflussparameter erfolgt dabei in die Gruppen der prozess- und anwenderbezogenen Einflüsse, wobei erstere programmintern individuell oder automatisch definiert und letztere im Zuge der Modelldefinition frei gewählt werden können. Durch den Vergleich der numerischen Ergebnisse untereinander sowie mit röntgenographisch ermittelten Eigenspannungen an ausgewählten AlSi10Mg-Proben, können Empfehlungen für zukünftige numerische Analysen abgeleitet werden. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die Auswirkungen der Prozessparameter auf die Eigenspannungen durchaus unterschiedlich sind und von vernachlässigbar klein bis signifikant groß reichen. Besonders die prozessbezogenen Parameter der sogenannten Energy Exposure Fraction und des Volumetric Expansion Factors zeigen, dass deren Eigenspannungswirkung, speziell ohne Kalibrierung oder weitere Untersuchungen, signifikant sind, wobei Unterschiede im Eigenspannungszustand von bis zu -112% auftreten können. Unter den anwenderbezogenen Parametern zeigen die Vernetzungsgröße mit Unterschieden von bis zu +59% und die Strukturanzahl mit bis zu -177% deutliche Effekte, wohingegen andere, wie beispielsweise die Schnittrichtung oder –höhe, keine Wirkung zeigen. Schließlich lässt sich unter den analysierten Modellen eine Konfiguration finden, welche die experimentell ermittelten Eigenspannungen am besten annähert und dadurch als Ausgangsmodell für weitere numerische Analysen dienen kann.

KW - numerische Prozessanalyse

KW - additive Fertigung

KW - AM

KW - selektives Laserschmelzen

KW - SLM

KW - röntgenographische Eigenspannungsmessung

KW - numerical process analysis

KW - additive manufacturing

KW - AM

KW - selective laser melting

KW - SLM

KW - x-ray diffraction

KW - residual stress measuring

M3 - Masterarbeit

ER -