FEATURE
Energie- und ressourceneffiziente additive Fertigung

Lebenszyklusanalyse von Supportstrukturen beim 3D-Druck: maschinelles Lernen trifft auf industrielle Fertigung, um Stützmaterial gezielt zu minimieren.
Herausforderungen

Stützstrukturen: unvermeidbar, aber kaum optimiert

Im additiven Fertigungsprozess entstehen Supportstrukturen manuell durch Expertenentscheidungen. Sicherheit hat Vorrang vor Effizienz – mit erheblichen Folgekosten.

Rein manueller Prozess

Rotation der Geometrie und Wahl der Stützstrategie erfordern erfahrene Fachkräfte – skaliert nicht.

Sicherheit vor Effizienz

Um Druckergebnisse nicht zu gefährden, wird systematisch zu viel Stützmaterial eingesetzt.

Hoher Materialverbrauch

Überschüssiges Stützmaterial erhöht Kosten, Druckzeit und den Aufwand aller nachgelagerten Schritte.

Aufwändige Nachbearbeitung

Entfernung von Supportstrukturen bindet Kapazitäten – besonders bei Block-Supports erheblich.

Ziel

Was FEATURE entwickelt und erforscht

Das Projekt kombiniert Simulation, maschinelles Lernen und Softwareentwicklung, um die Optimierung von Stützstrukturen erstmals datengetrieben und automatisierbar zu machen.


ML-Algorithmus für Stützstrategien
Ein Machine-Learning-Modell lernt aus Simulationsdaten und schlägt automatisch die optimale Stützstrategie für ein Bauteil vor – abhängig von Geometrie, Material und Druckparametern.

Webanwendung zur Visualisierung und Steuerung
Eine interaktive Webanwendung ermöglicht die Visualisierung von Bauteilgeometrien, das Einstellen von Druckparametern und die Ausgabe von Metriken wie Druckzeit und Materialverbrauch.

Simulation von Demonstratorbauteilen
Reale Bauteile werden simuliert, um Trainingsdaten für den ML-Algorithmus zu generieren und die Ergebnisse des Projekts empirisch zu validieren.

Schnittstelle zu Materialise
Eine Softwareschnittstelle zu Materialise ermöglicht die automatisierte Erstellung von Stützstrukturen direkt aus dem ML-System heraus – ohne manuelle Eingriffe.

Erwartete Ergebnisse

Angestrebte Ergebnisse für die additive Fertigung

FEATURE zielt auf messbare Verbesserungen in Ressourceneffizienz, Prozessqualität und Entscheidungsunterstützung für Fertigungsunternehmen.

Stützmaterial Reduktion

Datengetriebene Stützstrategien senken Materialverbrauch und Druckdauer messbar und reproduzierbar.

Automatisierte Entscheidung

Der ML-Algorithmus überführt Experten-wissen in ein skalierbares Modell für Stützstrategien.

Nutzbare Webanwendung

Ingenieure konfigurieren Druckparameter, visualisieren Geometrien und bewerten Aufträge in einem Tool.
Förderung

Unterstützung durch die Europäische Union

FEATURE wird im Rahmen des Luft- und Raumfahrtforschungsprogramms (LuRaFo) der BAB Förderbank Bremen gefördert – mit Mitteln aus dem Europäischen Fonds für regionale Entwicklung.

Projektpartner

Gemeinsam geforscht

FEATURE wird von fünf Partnern aus Wirtschaft und Wissenschaft gemeinsam durchgeführt – von der Simulation bis zur Softwareentwicklung.