Räumlich-zeitliche modellprädiktive Regelung der Werkstücktemperatur in der additiven Fertigung

Die additive Fertigung von Metallen hat aufgrund ihrer Fähigkeit zur Herstellung komplexer Geometrien, zur schnellen Prototypenentwicklung sowie zur wirtschaftlichen Produktion individualisierter Kleinserien zunehmend die Aufmerksamkeit von Industrie und Wissenschaft auf sich gezogen. Eine zentrale Herausforderung ist dabei die Sicherstellung einer gleichbleibenden Bauteilqualität. Dies ist auf die starken Wechselwirkungen zwischen Prozessparametern und thermodynamischen Größen zurückzuführen. Thermische Gradienten sowie Erstarrungs- und Abkühlgeschwindigkeiten beeinflussen dabei unmittelbar die Mikrostruktur, den Eigenspannungszustand und die Rissneigung des Werkstücks. Herkömmliche Strategien mit statischen Prozessfenstern können diesen dynamischen Fertigungsablauf nicht hinreichend abbilden und erfordern aufwändige Kalibrierungen sowie umfangreiches Expertenwissen.

Dieses Projekt adressiert diese Probleme durch den Einsatz moderner prädiktiver Regelungsalgorithmen. Der Forschungsansatz verfolgt dabei den folgenden Entwicklungsweg: Zunächst werden die Regelungsverfahren in  virtuellen Modellen entworfen und systematisch validiert. Anschließend folgen die Implementierung sowie die experimentelle Erprobung an einer realen Fertigungsanlage wie der Forschungsanlage LMD^2. Mithilfe eines physikalisch-basierten Prozessmodells und der in Echtzeit erfassten Sensordaten (Thermografiekamera, Pyrometer und koaxiale visuelle RGB-Kamera) sollen räumlich und zeitlich abhängige Prädiktionen der thermischen Werkstücktemperatur berechnet werden. Der Fokus liegt hierbei auf der prädiktiven, modellbasierten Anpassung der optimalen Prozessparameter während des Fertigungsprozesses. Durch die Regelung soll eine durchgängige Qualitätssicherung gewährleistet und die Reproduzierbarkeit sowie die Effizienz der additiven Metallfertigung nachhaltig gesteigert werden.

Emre Öztürk, M.Sc.

November 2025 - Oktober 2028

Universität Kassel