optiMAL

Das Ziel des Projektes ist die Entwicklung und Vermarktung eines Softwareprodukts auf Basis Künstlicher Intelligenz, das den 3D-Druck von komplexen Komponenten ermöglicht, wie sie insbesondere in der Luft- und Raumfahrt vorkommen. 

Hierbei liegt der Fokus auf dem Laser-Pulverbettschmelzverfahren (Laser Powder Bed Fusion, L-PBF). Aufgrund der Komplexität aerodynamischer und thermischer Bauteile entstehen während des Laserschmelzprozesses in der Regel Defekte, die den hohen Qualitäts- und Sicherheitsansprüchen dieser Industrien nicht genügen. Die Vorhersage von laserwegbezogenen Defekten ist insbesondere für die Luft- und Raumfahrtindustrie von größter Bedeutung, um die additive Fertigung im industriellen Maßstab nutzen zu können. 

Mittels Machine Learning (ML) und auf der Basis physikalischer Eigenschaften wird bereits in der Bauteilvorbereitungsphase ein optimierter Laserpfad generiert, der kritische Probleme vermeidet, Zeit spart, sowie Ausschussteile und damit industriellen Abfall reduziert. Die Software soll die Produktionsausbeute für die Luft- und Raumfahrtindustrie auf ein wettbewerbsfähiges Niveau von über 90 % steigern und damit zur Effizienz des gesamten Prozesses einen wesentlichen Beitrag leisten.