3D-Druck: Was Reverse Engineering über Verbundwerkstoffteile verrät

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3D-Druck: Was Reverse Engineering über Verbundwerkstoffteile verrät

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Forschende der NYU Tandon School of Engineering haben gezeigt, wie sich Werkzeugwege beim 3D-Druck mit Faserverbundwerkstoffen rekonstruieren lassen.
Reverse Engineering für Faserverbundwerkstoffe

Quelle: NYU Tandon School of Engineering

  • Verfahren der additiven Fertigung werden zunehmend für Bauteile aus Faserverbundwerkstoffen eingesetzt.
  • Forschende an der NYU Tandon School of Engineering zeigen, wie die entsprechenden Werkzeugpfade im 3D-Druck zu reproduzieren sind.
  • Mit diesem Reverse Engineering und Methoden des maschinellen Lernens lassen sich 3D-gedruckte Teile aus Verbundwerkstoffen in hoher Genauigkeit nachbauen.
  • Die Studie regt an, Möglichkeiten für Werkzeugpfade zu entwickeln, die sich nicht klonen lassen.

In den vergangenen 30 Jahren hat der Einsatz von glas- und kohlenstoff-faserverstärkten Verbundwerkstoffen in der Luft- und Raumfahrt und anderen Hochleistungsanwendungen im Kontext der breiten industriellen Nutzung von Verbundwerkstoffen stark zugenommen. Der Schlüssel zur Stärke und Vielseitigkeit dieser hybriden Schichtwerkstoffe in Hochleistungsanwendungen ist die Ausrichtung der Fasern in jeder Schicht. Jüngste Entwicklungen in der additiven Fertigung (3D-Druck) haben eine Feinabstimmung dieses Faktors ermöglicht: In die CAD-Datei lassen sich versteckte Anweisungen zur Orientierung des Druckkopfes für jede Schicht des zu druckenden Bauteils einfügen. Damit können Festigkeit, Flexibilität und Haltbarkeit für spezifische Anwendungen des Bauteils optimiert werden. Diese 3D-Druck-Werkzeugpfade (eine Reihenfolge koordinierter Positionen, denen ein Werkzeug folgt) in den Anweisungen der CAD-Datei sind daher ein wertvolles Geschäftsgeheimnis für die Hersteller, aber sie lassen sich mit Reverse Engineering rekonstruieren.

Reverse Engineering durch Rekonstruktion der Werkzeugpfade

Ein Forscherteam der NYU Tandon School of Engineering unter der Leitung von Nikhil Gupta, Professor an der Fakultät für Maschinenbau und Luft- und Raumfahrttechnik, hat gezeigt, dass diese Werkzeugwege leicht reproduzierbar sind — und daher leicht gestohlen werden können — und zwar mit Methoden des maschinellen Lernens (in diesem Fall ein rekurrentes neuronales Netz), die auf die Mikrostrukturen des durch einen CT-Scan erhaltenen Teils angewandt werden.

Ihre in Composites Science and Technology veröffentlichte Arbeit „Reverse engineering of additive manufactured composite part by toolpath reconstruction using imaging and machine learning“ demonstriert diese Methode des Reverse Engineering eines 3D-gedruckten glasfaserverstärkten Polymerfilaments, das beim 3D-Druck eine Maßhaltigkeit von 0,33 Prozent des Originalteils aufweist.

Faserorientierung mit maschinellem Lernen vorhersagen

Die Forscher, darunter die NYU-Tandon-Absolventen Kaushik Yanamandra, Guan Lin Chen, Xianbo Xu und Gary Mac, zeigen, dass die während des 3D-Druckvorgangs verwendete Druckrichtung aus der Faserorientierung des gedruckten Teils mittels Mikro-CT-Scanbild erfasst werden kann. Da die Faserrichtung jedoch mit dem bloßen Auge schwer zu erkennen ist, verwendete das Team ML-Algorithmen, die über Tausende von Mikro-CT-Scanbildern trainiert wurden, um die Faserorientierung an jedem faserverstärkten 3D-Druckmodell vorherzusagen. Das Team validierte seine Ergebnisse des ML-Algorithmus an zylindrischen und quaderförmigen Modellen und fand dabei weniger als 0,5° Fehler.

Die Studie, so Gupta, werfe Bedenken im Hinblick auf die Sicherheit geistigen Eigentums bei 3D-gedruckten Verbundstoffteilen auf. Dort werde erheblicher Entwicklungsaufwand betrieben, aber moderne ML-Methoden können es einfach machen, die Teile kostengünstig und in kurzer Zeit zu reproduzieren.

„Methoden des maschinellen Lernens kommen bei der Konstruktion komplexer Teile zum Einsatz aber, wie die Studie zeigt, können sie ein zweischneidiges Schwert sein, indem sie auch das Reverse Engineering vereinfachen“, sagte Gupta. „Auch die Sicherheitsbelange sollten während des Design-Prozesses berücksichtigt werden, und in der künftigen Forschung sollten Werkzeugwege entwickelt werden, die sich nicht „klonen“ lassen.

Die Studie wird durch den Zuschuss der National Science Foundation aus dem Programm Secure and Trustworthy Computing unterstützt.

“Reverse engineering of additive manufactured composite part by toolpath reconstruction using imaging and machine learning” ist unter www.sciencedirect.com verfügbar.

Bild oben: Eine 3D-Ansicht eines rekonstruierten CT-Scan-Modells von einem gedruckten 3D-Verbundteil mit Gesamtabmessungen und Geometrie. Bildquelle: NYU Tandon School of Engineering

Weitere Informationen: https://engineering.nyu.edu/

Erfahren Sie hier mehr über Nanoindentation und wie maschinelles Lernen die Materialprüfung schärft.

Lesen Sie auch: „3D-Druck-Bauteile: So lassen sie sich automatisch beschriften“

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