Spritzguss mit Köpfchen

Ob Brillenscharniere, chirurgische Instrumente oder Elemente für Herzklappenprothesen – Bauteile aus Metall können winzig sein. Seit einigen Jahren setzen Hersteller solcher komplexer geometrischer Bauteile auf eine spezielle Fertigungstechnologie: den Metallpulverspritzguss. Doch bei der Produktion kann auch einmal etwas schief gehen. Defekte kann man jedoch erst nach dem Sintern am fertigen Bauteil erkennen, also am Ende der Prozesskette. Für eine Nachbesserung oder Reparatur ist es dann aber meist zu spät.

Forscher vom Fraunhofer-Institut für Fertigungstechnik und Angewandte Materialforschung IFAM streben jetzt die Null-Fehler-Produktion an. Die Idee: Ein System soll während der Formgebung sämtliche Parameter wie Gewicht, Druck und Temperatur überwachen und eine Aussage über die Bauteil-Qualität treffen können. »Fehler, Maßabweichungen oder Defekte wie Risse, Verzug sowie Hohlräume registriert man so schon während der Fertigung«, sagt Dr. Thomas Hartwig, Projektleiter am IFAM. »Darauf kann der Hersteller sofort reagieren und die entsprechenden Einstellungen ändern.« Nach einer in einem ersten Schritt erforderlichen Trainingsphase ändert das System die Parameter auf Wunsch sogar selbstständig. Die technische Unterstützung liefert ein neuronales Netzwerk. Ein solches haben die IFAM-Ingenieure gemeinsam mit der Firma algorithmica technologies für den Metallpulverspritzguss entwickelt. »Diesem liegen hochkomplexe Algorithmen zugrunde,« erklärt Hartwig. »Das neuronale Netz hat – verglichen mit bisheriger Software – den Vorteil, dass es selbstlernend ist.« Es kann nach einer kurzen Trainingsphase sämtliche Messdaten in der Anlage interpretieren und sie in einen Zusammenhang bringen, der ohne dieses Netz womöglich nicht erkannt würde. Eingebaut in die Prozessregelungssysteme erhält der Hersteller alle relevanten Informationen: Etwa welches Gewicht das Bauteil am Ende haben wird, wenn man an der einen Stelle der Prozesskette den Druck, an der anderen die Temperatur ändert.

»Mit neuronalen Netzen wollen wir den Ausschuss mindestens halbieren«, sagt Hartwig. »Das spart den Herstellern hohe Kosten, denn die Ausgangsmaterialien sind sehr teuer. Bisher produzieren die Unternehmen über Tage hinweg Ausschuss, bevor das Bauteil den Qualitätsanforderungen genügt.« Zudem könnten neuronale Netze irgendwann die Qualitätsprüfung hinfällig machen und auch in anderen Serienverfahren wie beim Druckguss in der Leichtmetallindustrie verwendet werden. Bislang haben die Forscher mit Hilfe der neuronalen Netze ein Testbauteil produziert und sind jetzt auf der Suche nach Partnern aus der Industrie.

Media Contact

Dr. Thomas Hartwig Fraunhofer Mediendienst

Alle Nachrichten aus der Kategorie: Materialwissenschaften

Die Materialwissenschaft bezeichnet eine Wissenschaft, die sich mit der Erforschung – d. h. der Entwicklung, der Herstellung und Verarbeitung – von Materialien und Werkstoffen beschäftigt. Biologische oder medizinische Facetten gewinnen in der modernen Ausrichtung zunehmend an Gewicht.

Der innovations report bietet Ihnen hierzu interessante Artikel über die Materialentwicklung und deren Anwendungen, sowie über die Struktur und Eigenschaften neuer Werkstoffe.

Zurück zur Startseite

Kommentare (0)

Schreib Kommentar

Neueste Beiträge

Miteinander im Wasser leben

Internationales Genom-Projekt zu aquatischen Arten in Symbiose startet Nicht nur an Land auch unter Wasser gibt es Organismen, die in Symbiose, einer sehr speziellen Partnerschaft leben, wo der eine auf…

Der Ring um das Schwarze Loch in M 87* funkelt

2019 veröffentlichte die Event Horizon Telescope Kollaboration das erste Bild eines Schwarzen Lochs und enthüllte damit M 87* – das supermassereiche Objekt im Zentrum der Galaxie Messier 87. Das EHT-Team…

Überflutungs-Risiken: Genauere Daten dank Covid-19

Momentan entwickelte GPS-Verfahren erlauben es, Höhenänderungen der Erdoberfläche regelmäßig zu messen. Eine Studie der Universität Bonn belegt nun, dass sich während der Pandemie die Qualität der Messdaten zumindest an manchen…

By continuing to use the site, you agree to the use of cookies. more information

The cookie settings on this website are set to "allow cookies" to give you the best browsing experience possible. If you continue to use this website without changing your cookie settings or you click "Accept" below then you are consenting to this.

Close