Fraunhofer-Institut für Werkstoffmechanik IWM
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Maßgeschneiderte Werkstoffeigenschaften in der Additiven Fertigung

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Homogenes Pulverbett

Die Homogenität und Dichte des Pulverbetts hängt sowohl von den Pulvereigenschaften als auch von den Prozessparametern beim Rakeln ab. Wie hoch ist die optimale Schichtdicke für das verwendete Pulver? Welche Rakelgeschwindigkeit führt zu den besten Ergebnissen hinsichtlich Gleichmäßigkeit und Dichte des Pulverbetts? Welchen Einfluss hat die Partikelgröße und Partikelform des Pulvers auf den Auftragsprozess? Die Simulation des Pulverauftrags beantwortet die Fragen.

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Materialauswahl bei Polymeren

Beim Laserpulverbettschmelzen von Polymeren (PBF-LB/P) ist die Materialauswahl sehr begrenzt. Ein wesentlicher Grund dafür sind mangelnde Kenntnisse darüber, welche Materialeigenschaften für den Prozess wichtig sind und wie sich diese auf die Produktqualität auswirken. Ein tiefgreifendes Verständnis aller relevanten Mechanismen des PBF-LB/P-Prozesses existiert bisher nicht. Wie sehen die Zusammenhänge zwischen Prozessparametern, Werkstoffdaten und der Bauteilqualität konkret aus? Detaillierte Prozesssimulationen erlauben die Ableitung von Korrelationen für die konkrete Anwendung.

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Prozessregimes bei Metallen

Wird das Metall beim Pulverbettschmelzen (PBF-LB/M) lokal hinreichend heiß, kann es zur Ausbildung einer Gasphase kommen. Durch die Volumenexpansion und den daraus folgenden Gasdruck bei diesem Phasenübergang kommt es zum sogenannten Tiefschweißen. Wenn der Gasübergang vermieden wird und das Schmelzbad flach ist, spricht man hingegen vom Wärmeleitschweißen. Wie hängt das Auftreten dieser Prozessregime von den Materialeigenschaften und den Prozessparametern ab? Wie können ein instabiles Schmelzbad und das Auftreten von Spritzern vermieden werden?

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Defekte vermeiden

Die Form des Schmelzbads hängt von den Laserparametern und thermophysikalischen Materialeigenschaften ab. Es kann eher länglich entlang der Bewegungsrichtung des Lasers ausgedehnt sein oder stärker in die Tiefe ragen. Wichtig für die Festigkeit des Bauteils ist, dass das Schmelzbad die zuvor geschmolzene und wiedererstarrte Pulverschicht zumindest teilweise überdeckt, um eine gute Anbindung zu gewährleisten. Wie sehen die Einflüsse von Laser- und Materialparametern auf die Schichtanbindung im Detail aus? Wie können Defekte wie Poren oder Risse minimiert werden?

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Mikrostruktur optimieren

Der Temperaturverlauf beeinflusst im Wesentlichen die Ausbildung der metallischen Mikrostruktur. Die Feinheit und Anisotropie der Mikrostruktur bestimmen wiederum die mechanischen Bauteileigenschaften. Wie beeinflussen die konkreten Prozessparameter (z.B. Laserleistung, Scangeschwindigkeit und -strategie, Schichtdicke) das Gefüge? Wie kann die Korngröße und Kornorientierung kontrolliert werden? Wie kann die Anisotropie in den mechanischen Eigenschaften, die durch die Schichtbauweise entstehen, reduziert werden?

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Benetzung und Entbindern

Beim Binder Jetting treffen Bindertröpfchen auf das Pulverbett und benetzen die Pulverpartikel. Welchen Einfluss haben die Partikelgrößenverteilung, Binderviskosität, Temperatur und der Kontaktwinkel auf die Benetzung? Welche Parameter bestimmen die Auflösung und Genauigkeit des gedruckten Teils? Welche Auswirkungen hat die Partikelgröße und -verteilung des Pulvers auf die Druckqualität? Welche Strategien gibt es zur Reduzierung von Verzug und Rissbildung während des Entbinderns und Sinterns?

Projektbeispiele

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Überblick über die komplette Simulationskette: Von links nach rechts werden der Pulverauftrag, das Aufschmelzen durch den Laser, die Entstehung der Mikrostruktur und die Ermittlung mechanischer Eigenschaften gezeigt.

Akkurate Simulation des Laserpulverbettschmelzens vom Pulverauftrag bis zur Mikrostruktur des Bauteils



Beim Pulverbettschmelzen von Metallen mittels Laserstrahl (Laser Beam Powder Bed Fusion for Metals, PBF-LB/M), einer Untergruppe der additiven Fertigungsverfahren, wird das Schicht für Schicht aufgebrachte Pulver lokal verschmolzen. Hierbei gibt es zahlreiche Möglichkeiten der Optimierung, um die Druckgeschwindigkeit oder die Druckgenauigkeit zu erhöhen. Sie wollen die Materialeigenschaften vorhersagen oder optimieren und dabei die Kosten reduzieren? Wir können Ihnen dabei helfen. Das Fraunhofer IWM ermöglicht die Simulation des Pulverbettverfahrens und hat dafür eine Simulationskette entlang des kompletten PBF-LB/M-Prozesses entwickelt, angefangen mit dem Pulverschichtauftrag über das Laserschmelzen und die Mikrostrukturbildung bis hin zur Abschätzung bestimmter lokaler mechanischer Eigenschaften des gefertigten Bauteils. Die Komplexität des Prozesses erfordert die Kombination von mehreren Simulationsmethoden, zeigt dafür aber auch auf welche Methoden es bei der Prozessoptimierung beim Pulverbettverfahren gibt. Die Diskrete Elemente Methode (DEM) wird für Simulationen des Pulverauftrags verwendet. Mittels Raytracing wird die Laserstrahlung inkl. möglicher Reflexionen abgebildet. Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) Simulationen werden dann genutzt, um die Strömung im Schmelzbad unter Berücksichtigung von thermokapillaren Effekten und dem Rückstoßdruck der Gasphase zu untersuchen. Die dafür benötigten Materialeigenschaften werden aus thermodynamischen CALPHAD-Simulationen gewonnen. Das Temperaturfeld des Schmelzbades ist mit einem zellulären Automaten gekoppelt, der das Wachstum dendritischer Körner berechnet und somit eine Vorhersage für die während der Erstarrung gebildete Mikrostruktur liefert. Hierüber erfährt man den Einfluss der Laserleistung auf die Gefügestruktur. Diese Mikrostruktur wird dann für die Kristallplastizitäts-Finite-Elemente-Analysen zur qualitativen Beschreibung texturabhängiger mechanischer Eigenschaften verwendet. Die Betrachtung der kompletten Kette erlaubt es Zusammenhänge wie den Einfluss der Legierungszusammensetzung auf die Werkstückqualität abzuschätzen. Natürlich können wir Ihnen auch einen Parametersatz für Ihre eigenen Simulationen zur Verfügung stellen.

  • Bierwisch, C.; Butz, A.; Dietemann, B.; Wessel, A.; Najuch, T.; Mohseni-Mofidi, S.:, PBF-LB/M multiphysics process simulation from powder to mechanical properties, Procedia CIRP 111 (2022) 37-40 Link
  • Dietemann, B.; Najuch, T.; Mohseni-Mofidi, S.; Wessel, A.;  Butz, A.; Bierwisch, C., Simulation of the laser powder bed fusion process with a holistic workflow, Fraunhofer Direct Digital Manufacturing Conference DDMC 2023; Müller, B. (Hrsg.); Fraunhofer Verlag, Stuttgart (2023) 6 Seiten Link
  • Bierwisch, C.; Dietemann, B.; Najuch, T., Accurate laser powder bed fusion modelling using ISPH, Proceedings of the 17th SPHERIC International Workshop; Fourtakas, G. (Ed.); University of Manchester, Manchester, UK (2023) 255-26 Link
  • Bierwisch, C.; Butz, A.; Dietemann, B.; Najuch, T., Multiphysik-Simulation des Laserpulverbettschmelzens mit mesoskopischen Modellen, Giesserei 9 (2023) 22-27 Link

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Simulation des Pulverbettschmelzens: Ein Laser fährt von links nach rechts über das Pulver und schmilzt es auf. Über die Zeit sieht man von oben nach unten die allmähliche Abkühlung und Verdichtung des Materials.

Prozessfenster für das Pulverbettschmelzen von Polymeren



Um neue Kunststoffe in der additiven Fertigung mittels Pulverbettschmelzen (PBF-LB/P) zu verarbeiten, bedarf es der Kenntnis von materialspezifischen Prozessparametern. Sie suchen die optimalen Prozessparameter für ihr Verfahren? Diese werden häufig in aufwändigen Versuch-und-Irrtum-Zyklen ermittelt. Um den Einfluss des Ausgangspulvers auf die finalen Materialeigenschaften abzuschätzen, wird in einem Verbundprojekt mit unseren Partnern vom Kunststoffzentrum SKZ in Würzburg ein Zusammenhang zwischen Materialdaten, Prozessparametern und Bauteilqualität entwickelt. Das Projekt wird von der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) im Rahmen des Schwerpunktprogramms 2122 Werkstoffe für die Additive Fertigung gefördert. Dabei werden die Laserbestrahlung und die thermoviskose Strömung bei PBF-LB/P sowohl theoretisch als auch durch transiente numerische Simulationen, die einzelne Pulverpartikel räumlich auflösen, analysiert (siehe nebenstehende Abbildung). Basierend auf den Ergebnissen wird ein neuartiges Verhältnis von Laserenergieeintrag und Energiebedarf zum Aufschmelzen des Polymers - die Attenuation Melt Ratio (AMR) - eingeführt, die Materialeigenschaften und Prozessparameter in Beziehung setzt. Auf der Grundlage des AMR werden normalisierte Prozessdiagramme erstellt, die Prozessfenster für optimale Bauteileigenschaften enthalten. Konkret erlauben die Simulationen eine Vorhersage des Einflusses von Laserleistung und Lasergeschwindigkeit sowie Partikelgröße und Partikelform auf die Produktqualität. Sie als Anwender können dadurch die optimale Laserleistung abschätzen und mit diesem Wissen Ihren Energiebedarf senken und den Prozess nachhaltiger machen. Die Vorhersagequalität der Prozessfenster wird durch die Bewertung der mechanischen Eigenschaften der hergestellten Teile aus verschiedenen Polymeren bestätigt.

  • Bierwisch, C.; Mohseni-Mofidi, S.; Dietemann, B.; Grünewald, M.; Rudloff, J.; Lang, M., Universal process diagrams for laser sintering of polymers, Materials & Design 199 (2021) Art. 109432, 15 Seiten Link
  • Grünewald, M.; Popp, K.; Rudloff, J.; Lang, M.; Sommereyns, A.; Schmidt, M.; Mohseni-Mofidi, S.; Bierwisch, C., Experimental, numerical and analytical investigation of the polyamide 12 powder bed fusion with the aim of building dimensionless characteristic numbers, Materials & Design 201 (2021) Art. 109470, 11 Seiten Link
  • Bierwisch, C.; Mohseni-Mofidi, A.; Dietemann, B.; Kraft, T.; Rudloff, J.; Lang, M., Particle-based simulation, dimensional analysis and experimental validation of laser absorption and thermo-viscous flow during sintering of polymers, Procedia CIRP 94 (2020) 74-79 Link
  • Rudloff, J.; Lang, M.; Mohseni-Mofidi, S.; Bierwisch, C., Experimental investigations for improved modelling of the laser sintering process of polymers, Procedia CIRP 94 (2020) 80-84 Link

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Verteilung von Pulverpartikeln (grau) innerhalb des Bauraums mit Hilfe einer Walze (gelb). Die Bilderserie zeigt den Fortschritt der Simulation von oben nach unten.

Simulation des Pulverauftrags



Beim Pulverbettschmelzen wird das Pulver in den Bauraum eingebracht, um eine möglichst homogene neue Schicht zu erzeugen. Ein geeignetes Simulationsverfahren muss in der Lage sein, die Partikelgrößenverteilung abzubilden, das Fließverhalten der Partikel genau zu erfassen und Wechselwirkungen mit Anlagenteilen wie der Rakel oder der Walze zu berücksichtigen. Passend hierfür ist die Diskrete Elemente Methode (DEM), bei der die simulierten Partikel durch Abstoßung, Gleit- und Rollreibung, Dissipation und Kohäsion miteinander wechselwirken. Die Simulation des Pulverauftrags ist in der Abbildung dargestellt, wo eine Walze eine neue Pulverschicht im Bauraum erzeugt. Die Homogenität und Dichte der erhaltenen Pulverschicht kann in Abhängigkeit von Pulvereigenschaften wie Reibung und Kohäsion sowie von Prozessparametern wie der Translations- und Rotationsgeschwindigkeit der Walze variieren. Die für die Simulation benötigten Pulvereigenschaften werden am Fraunhofer IWM experimentell ermittelt.

  • Bierwisch, C., Partikelbasierte Simulationen der Schmelz- und Erstarrungsdynamik in Pulverbettverfahren, in Tagungsband DGM-Fachtagung Werkstoffe und Additive Fertigung; Hoyer, P.; Leyens, C.; Niendorf, T.; Ploshikhin, V.; Schulze, V.; Witt, G. (Eds.); Deutsche Gesellschaft für Materialkunde e.V., Sankt Augustin (2018) 134-139 Link
  • Bierwisch, C., DEM powder spreading and SPH powder melting models for additive manufacturing process simulations, VI International Conference on Particle-Based Methods. Fundamentals and Applications - PARTICLES 2019; Oñate, E.; Wriggers, P.; Zohdi, T.; Bischoff, M.; Owen, D.R.J. (Eds.); Artes Gráficas Torres S.L., Cornellà de Llobregat, Spain (2019) 434-443 Link
  • Bierwisch, C.; Kraft, T.; Riedel, H.; Moseler, M.; Three-dimensional discrete element models for the granular statics and dynamics of powders in cavity filling; Journal or the Mechanics and Physics of Solids 57/1 (2009) 10-31 Link

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Vorhergesagter Verzug eines Bauteils nach dem Sinterprozess.

Optimierung der Bauform bei sinterbasierten AM-Verfahren



Bei der additiven Fertigung mit sinterbasierten Verfahren können beim Brand aufgrund von Schwerkrafteinflüssen oder schwindungsinduzierten Reibungseffekten auf der Sinterunterlage Abweichungen von der gewünschten Form auftreten. Diese Verformung kann vorhergesagt werden. Im Gegensatz zu klassischen Formgebungsverfahren, bei denen die Kompensation solcher unerwünschten Abweichungen oft aufwändig ist, kann bei additiven Fertigungsverfahren eine entsprechende Kompensation beim Bauprozess im Prinzip einfach berücksichtigt werden. Das Fraunhofer IWM hat deswegen eine Simulationsmethode entwickelt, die die erforderliche Druckgeometrie durch Simulation eines »inversen« Sinterprozesses automatisiert bestimmt.

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Extrusion eines kontinuierlichen Stranges aus einer steuerbaren Düse.

Einfluss der Rheologie auf das Druckverhalten bei der Materialextrusion



Bei der Materialextrusion dominiert die Fluidrheologie das Druckverhalten. Bei diesen Prozessen, wie z.B. dem Schmelzschichtverfahren (Fused Filament Fabrication, FFF), wird ein Polymerfilament während des Prozesses in einer heißen Düse aufgeschmolzen und aus der Düsenöffnung gedrückt. Das Filament kann dabei auch aus einer Mischung von hochschmelzenden Partikeln (z.B. einem Metallpulver) und einer Kunststoffmischung bestehen. Auch beim Robocasting wird eine Paste durch eine Düse extrudiert. Die Simulation dieser Prozesse ermöglicht eine gezielte Untersuchung prozessbezogener Fragestellungen: Wie muss reagiert werden, wenn die Düse verstopft, der Volumenstrom nicht gleichmäßig auftritt, der Bauraum nicht vollständig ausgefüllt wird oder die gedruckten Linien zu dünn bzw. zu dick sind? Beim Robocasting wurde z.B. eine Paste betrachtet, die neben dem Trägerpoymer keramische Partikel verschiedener Formen und Größen enthält. Die Zusammensetzung der Paste bestimmt die Fließeigenschaften während des Druckvorgangs und die Materialeigenschaften des gefertigten Bauteils. Daher sind maßgeschneiderte Pastenzusammensetzungen erforderlich, um das gewünschte Druckobjekt zu realisieren. Die Identifizierung einer idealen Paste ist sehr ressourcenintensiv. Numerische Simulationen helfen hier durch die Korrelation von Formulierungen und dem Fließverhalten einer Paste die Anzahl der Versuch-und-Irrtum-Zyklen zur Ermittlung einer optimalen Pastenzusammensetzung zu reduzieren. In diesem Beispielprojekt wurden die Einflüsse des Füllgrads von plättchen- und kugelförmigen Bestandteilen einer Paste auf die Pastenviskosität untersucht und experimentell validiert. 

  • Dietemann, B.; Bosna, F.; Lorenz, M.; Travitzky, N.; Kruggel-Emden, H.; Kraft, T.; Bierwisch, C., Modeling robocasting with smoothed particle hydrodynamics: Printing gap-spanning filaments, Additive Manufacturing 36 (2020) Art. 101488 1-9 Link
  • Dietemann, B.; Kraft, T.; Kruggel-Emden, H.; Bierwisch, C., A Smoothed Particle Hydrodynamics scheme for arbitrarily shaped rigid bodies within highly viscous fluids, Journal of Computational Physics: X 8 (2020) Art. 100068, 25 Seiten Link
  • Lorenz, M.; Dietemann, B.; Wahl, L.; Bierwisch, C.; Kraft, T.; Kruggel-Emden, H.; Travitzky, N., Influence of platelet content on the fabrication of colloidal gels for robocasting: Experimental analysis and numerical simulation, Journal of the European Ceramic Society 40 (2020) 811-825 Link
  • Dietemann, B.; Bosna, F.; Lorenz, M.; Travitzky, N.; Kruggel-Emden, H.; Kraft, T.; Bierwisch, C., Numerical study of texture in material extrusion: Orientation in a multicomponent system of spheres and ellipsoids, Journal of Non-Newtonian Fluid Mechanics 291 (2021) Art. 104532 Link
  • Dietemann, B.; Bosna, F.; Kruggel-Emden, H.; Kraft, T.; Bierwisch, C., Assessment of analytical orientation prediction models for suspensions containing fibers and spheres, Journal of Composites Science 5/4 (2021) Art. 107, 18 Seiten Link
  • Dietemann, B.; Wahl, L.; Travitzky, N.; Kruggel-Emden, H.; Kraft, T.; Bierwisch, C., Reorientation of suspended ceramic particles in robocasted green filaments during drying, Materials 15/6 (2022) Art. 2100, 20 Seiten Link
  • Dietemann, B.; Bierwisch, C., Predicting particle orientation: Is an accurate flow field more important than the actual orientation model?, Journal of Non-Newtonian Fluid Mechanics 310 (2022) Art. 104927, 12 Seiten Link

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