Untersuchung und Vorhersage von Systemzuverlässigkeit in der additiven Fertigung mittels Künstlicher Intelligenz (KI)

Die Additive Fertigung wird in der Wissenschaft als komplexes System betrachtet. Das heißt, dass das Verhalten nicht mithilfe von Simulationen am Computer vorhergesagt werden kann. Für Fluid Deposit Modeling (FDM) 3D-Drucker gibt es eine Vielzahl von Parametern und Druckfehler, die systematisch am Fachgebiet SAM gesammelt werden. Anschließend wird eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Mithilfe dieser aufgebauten Datenbasis sollen in Zukunft Druckfehler vorhergesagt werden und so Fehldrucke vermieden werden. Aktuelle Forschungsarbeiten sind:

• das Sammeln und quantifizieren von Einflussparameter und resultierenden Druckfehlern des Druckprozesses

• das Testen und Bewerten von Sensitivitätsanalysen für eine geeignete Analyse des Druckprozesses um die Signifikanz von Einflussparametern abzuschätzen

• das Erstellen einer Datenbasis, um neuronale Netze effizient zu trainieren.

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