Die industrielle Serienfertigung mittels selektivem Laserstrahlschmelzen kann in der Automobilindustrie nur Bestand haben, wenn die notwendigen Qualitätskriterien mit hoher Reproduzierbarkeit eingehalten werden können. Ziel dieser Arbeit besteht darin, die prozessnahen Einflussgrößen einer SLM-Anlage bis ins Detail zu verstehen, um so Schritt für Schritt mögliche Schwachstellen zu beseitigen. Durch analytische Untersuchungen, Systemanalysen und Data Mining Methoden sollen Ursachen-Wirkungs-Beziehungen ermittelt werden, die dazu beitragen, die Reproduzierbarkeit in der SLM-Serienfertigung zu steigern. Im Rahmen dieser Arbeit werden neue analytische Methoden für die schichtweise Dichtebestimmung mithilfe von computertomografischen Scans erprobt, um die Qualitätskontrolle detaillierter, sorgfältiger und schneller zu machen. Darüber hinaus wird der Weg zum autonomen maschinellen lernen mit Data Mining Methoden angestoßen. In absehbarer Zeit werden große Mengen an Daten von AM-Prozessen gespeichert worden sein, die zur Mustererkennung und Optimierung des Prozesses verwendet werden können. Ziel soll es sein, mögliche Defekte bereits während der Aufbauphase anhand von Sensordaten vorhersagen zu können, um so einen wertvollen Beitrag für eine fehlerfreie und effiziente Serienproduktion zu leisten.     «

Die industrielle Serienfertigung mittels selektivem Laserstrahlschmelzen kann in der Automobilindustrie nur Bestand haben, wenn die notwendigen Qualitätskriterien mit hoher Reproduzierbarkeit eingehalten werden können. Ziel dieser Arbeit besteht darin, die prozessnahen Einflussgrößen einer SLM-Anlage bis ins Detail zu verstehen, um so Schritt für Schritt mögliche Schwachstellen zu beseitigen. Durch analytische Untersuchungen, Systemanalysen und Data Mining Methoden sollen Ursachen-Wirkungs-Bezie...     »

The automotive industry is still at the beginning to produce serial aluminium components with selective laser melting. Therefore, is it necessary to investigate all quality criteria and increase the reproducibility of SLM-components. The goal of this thesis is the investigation and understanding of process-related influences of SLM-machines. In order to avoid weak pots, it is essential to use analytic methods including system analysis and data mining methods to construct a detailed cause and effect relationship among all quality influences and the SLM-process. The thesis additionally investigates the qualification of new analytic methods. The scope of this thesis is the in-layer determination of density with computer tomography scans as an important approach to qualify a new test method. Furthermore, this thesis is intended to kick off the research for machine learning applications with data mining methods in the specific field of additive manufacturing. In the foreseeable future AM-machines will have provided enough data to be able to employ pattern recognition for process optimization. The goal should be to identify possible defects already during the running time of the AM-machine by using sensor data as a prognosis tool.     «

The automotive industry is still at the beginning to produce serial aluminium components with selective laser melting. Therefore, is it necessary to investigate all quality criteria and increase the reproducibility of SLM-components. The goal of this thesis is the investigation and understanding of process-related influences of SLM-machines. In order to avoid weak pots, it is essential to use analytic methods including system analysis and data mining methods to construct a detailed cause and eff...     »