Home Forschung & Bildung Neue Forschungsergebnisse bringen Liquid Metal Jet Printing voran

Neue Forschungsergebnisse bringen Liquid Metal Jet Printing voran

Derzeit haben metallbasierte Druckverfahren eines gemeinsam, sie sind langsam und noch relativ teuer. Aus diesem Grund investieren viele Unternehmen nicht in diese Technologie. Obwohl Faktoren wie Prozessstabilität und Reproduzierbarkeit der Eigenschaften gegeben sind.

In den letzten Jahren boomte der Bereich Metallbasierte Fertigungsverfahren“, Unternehmen wie Apium Additive Technologies kombinieren Metall und das FFF-Verfahren. Gemeinsames Ziel dieser Bestrebungen ist die Entwicklung einer Low-Cost Variante des Metalldrucks.

Ein weiteres sehr vielversprechendes Verfahren ist das sogenannte „Liquid Metal Jet Printing“ (LMJP). Die Erfinder dieser Technologie, basierend auf Magnetohydrodynamik und dem Tintrnstrahldruck, sind Scott und Vachary Vader. Dabei wird wie beim FDM-Verfahren ein Metalldraht verwendet der in einer speziellen Kammer verflüssigt wird. Danach werden Tropfen über ein elektromagnetisches Feld durch eine Düse auf die Bauplattform geleitet. Derzeit ist das LMJP doppelt so schnell wie pulverbasierte Verfahren, hat aber das Potenzial bis zu 10mal schneller und zu sein.

Aber auch dieses Verfahren hat mehrere Haken. Die größten Probleme sind die Stabilität des Prozesses, die Qualität der erzeugten Teile und das Koaleszenverhalten der Metalltropfen. Forscher der University of Buffalo und Montreal haben dafür in Kooperation ein spezielles Kontrollsystem mit integrierter In-situ Tropfeninspektion entwickelt. Das Besondere dabei, anders als herkömmliche System verwendet das entwickelte System eine closed-loop Konfiguration. Das bedeutet, dass die Aktion der Kontrollereinheit abhängig vom Prozessoutput ist. Somit können online, in Kombination mit der Tropfeninspektion, die Prozessparameter angepasst werden. Dies resultiert in signifikanten Verbesserungen in der Prozessstabilität und -qualität.

In weiterführenden Arbeiten sollen machine learning Verfahren zum Einsatz kommen um die Effektivität des Systems um ein Vielfaches zu verbessern.

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