Innovativa modelleringsstrategier för additiva tillverkningsprocesser

En stor utmaning inom robust AM-produktion är att kunna förutsäga det fysiska beteendet av komponenter under tillverkning. I projektet uppnås förutsägbarhet, eller ”prediktiv förmåga”, av tillverkningsinducerade defekter och avvikelser genom att utveckla numeriska modeller. De numeriska modellerna och metoderna verifieras och valideras experimentellt. I projektet utvärderas även tillämpning av Fysikinformerad maskininlärning (Fys-ML), viket potentiellt kan stärka den prediktiva förmågan ytterligare. Det slutgiltiga målet är att möjliggöra tillverkning av komponenter som är fria från byggdefekter.

Industrins behov av att effektivt designa för AM enligt principen ”first time right” ligger till grund för projektets forskningsaktiviteter kring modellering av Powder Bed Fusion-Laser Beam (PBF-LB). Genom att kombinera högupplösta modeller på detaljnivå med fullskalamodeller på komponentnivå kan tillräcklig beräkningsnoggrannhet uppnås för tillverkningssimuleringen, samtidigt som ingenjörs- och datortid hålls på acceptabla nivåer.

Projektet lägger stor vikt vid generering av validerande data, bland annat från smältpools-monitorering, baserat på metoder nära forskningsfronten. Arbetspaket kring fysikinformerad maskininlärning (Fys-ML) uppvisar stor potential.

Industriella demonstratorer där skademekanismer uppstår har identifierats. Utifrån dem studeras gemensamma utmaningar för forskningsfall på både labbskala och komponentnivå.

Innovationerna från projektet överförs till industrin genom den inbäddade kunskapen i modellerna, industriellt utvärderingsarbete, forskningskommunikation och projektets mötesstruktur.

I projektet samverkar ledande industri inom additiv tillverkning, forskare, mjukvaruleverantör för simulering samt maskinleverantör. Projektets anda är inkluderande med aktiviteter kopplade till bred kunskapsspridning via Applikationscenter för additiv tillverkning (AM Center), Swedish Arena for Additive Manufacturing of Metals (AM-Arena), internationella vetenskapskonferenser samt bidrag till universitetskurser på master- och doktorandnivå.