德国实现金属增材制造技术飞跃
导语
德国弗劳恩霍夫协会2017年启动的标杆项目“下一代增材制造”于2020年11月结束 。 该项目有两项主要目标 , 一是建立全面的合作平台 , 全面整合利用弗劳恩霍夫协会在增材制造领域的离散资源;二是建立技术储备 , 从而提升定制金属部件增材制造的扩展性、生产能力以及产品质量 。 项目由弗劳恩霍夫激光技术研究所(ILT)、增材制造技术研究所(IAPT)、制造技术与应用材料研究所(IFAM)、计算机图形研究所(IGD)、材料与光束技术研究所(IWS)、机床与成型技术研究所(IWU)协作完成 , 在工业4.0与数字流程链、可扩展且稳健的增材制造工艺、材料、系统技术及自动化四个领域方面取得了重大进展 , 在全流程链上实现了金属增材制造性能与成本效益的双提升 。
01
工业4.0与数字流程链研究
“工业4.0与数字流程链”领域主要开展了三项工作:一是数字预处理 , 旨在开发一个可扩展的工具组 , 用于对增材制造部件进行模拟和优化;二是数字质量保证 , 即根据监控数据评估部件的质量 , 并开发寿命预测工具;三是基于数字孪生的网络化流程链 , 借助特殊数据模型复制实际流程链 , 形成具备可追溯性和透明度的数字流程链 。
02
可扩展且稳健的增材制造工艺研究
“可扩展且稳健的增材制造工艺”领域主要开展了六项工作:一是可扩展的激光粉末床熔融(LPBF)系统 , 开发出一种用于大型金属部件的激光粉末床熔融设备(图1) , 使生产率提升10倍;二是用于增材制造的超高速激光材料沉积(EHLA)技术 , 已制造了超高速激光材料沉积增材设备原型机;三是直接错误检测 , 主要研究用于监测金属增材制造的新方法 , 从而提高制造过程的鲁棒性;四是工艺稳健性和高沉积速率 , 通过将质量保证工具集成于生产系统提升工艺鲁棒性 , 并开发高沉积速率的材料和工艺;五是粉末质量保证 , 开发在制造现场附近的粉末质量检测控制系统 , 确保连续生产中粉末供应质量的一致性;六是粉末改性 , 开发并测试增材制造粉末的替代制造方法 , 提升粉末金属增材制造的竞争力 。
文章插图
◎ 图1 用于大型金属部件的激光粉末床熔融设备
03
材料研究
“材料”领域主要专注于两大目标:一是拓展增材制造材料范围 , 重点是难焊接高性能合金 , 目前已经实现了镍基合金的激光沉积;二是开发创新方法实现多材料增材制造 , 用于更轻、更具成本效益零件的制造 , 目前已采用激光沉积完成了镍基高温合金(Inconel 718)和钴基合金(Merl 72)两种异质材料的连续过渡连接(图2) 。
文章插图
◎ 图2 镍基高温合金(Inconel 718)和钴基合金(Merl 72)两种异质材料的连续过渡连接能谱分析图(黄色:钴 , 蓝色:镍 , 橙色:铝)
04
系统技术及自动化研究
“系统技术及自动化”领域主要开展了四项工作:一是多材料增材制造 , 已开发出一种多材料增材制造工艺 , 通过在粉末床和激光束设备上加装粉末抽吸模块和分配器(图3)实现多材料增材制造;二是零件集成 , 采用多材料制造系统将半成品、传感器或执行器等元器件集成封装于零件内部;三是自主返工 , 开发出一种模块化增材制造自主返工单元 , 采用点云测量结合三维模型分析的方式 , 规划机器人返工路径从而修正制造偏差 , 且能够快速灵活地集成于过程链中;四是零件识别 , 采用超声波测量结合图像处理技术 , 开发出一种实时检测零件表面识别码的方式 。
文章插图
◎ 图3 多材料制造设备
05
建立“虚拟实验室”
除以上四个领域工作外 , 项目还建立了“虚拟实验室” , 该实验室旨在以数字化的方式对相关研究所的能力和设备进行映射 , 实现每一个实体(设备或产品)都得以分配一个“数字孪生体” , 并通过建模仿真的方式对真实系统加以优化 。 未来 , 该实验室将为新产品的规划提供数据支撑 , 从而大大减少审核时间 。 此外该实验室还将赋予设备更多的自主能力 , 如根据产品质量目标、生产目标等在生产过程中自主调整相关工艺参数 , 人类在其中的角色将由目前的统筹规划转变为决策监视 。
如需转载请注明出处:“国防科技要闻”(ID:CDSTIC)
来源 | 德国弗劳恩霍夫激光技术研究所网站
- 与用户|掌握好这4个步骤,实现了规模性的盈利
- 落地|“电竞之都”争夺战中,城市们该怎样实现产业落地?
- 美好生活|以人为本实现万物互融,中国视频社会化时代开启
- 手机|女神的自拍秘密,只需一部vivo S7便可以实现
- 自动任务|赶在三星 S21 发布之前实现语音解锁
- 产业|新主导力量来了,上海如何实现一次“革命性重塑”?
- 地面|莱茵金属公司推出,用于武装侦察的新型地面机器人
- Mate40Pro|华为Mate40Pro前置镜头有多强实现的这些功能国产机没人做到
- 突破|再传喜讯国产8英寸石墨烯晶圆亮相,中国芯再次实现新突破
- 如何基于Python实现自动化控制鼠标和键盘操作