Laserschweißen | KI und Fertigungsforschung KI-Modell berechnet Schmelzbad in Sekundenbruchteilen

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Ein KI-Modell von Terra Quantum und Empa berechnet Schmelzbad und Temperaturfelder beim Laserschweißen. Das könnte Echtzeitsteuerung und digitale Zwillinge in der Fertigung erleichtern.

Terra Quantum und die Empa haben ein KI-Modell entwickelt, das die dreidimensionale Dynamik des Schmelzbads beim Laserschweißen deutlich schneller berechnet als herkömmliche physikalische Simulationen. Das Modell LP-FNO soll Vorhersagen in Echtzeit ermöglichen – eine Voraussetzung für die Prozesssteuerung und digitale Zwillinge in der industriellen Fertigung.

Simulationen in Sekundenbruchteilen

Beim Laserschweißen ist das Schmelzbad entscheidend für die Qualität der Naht. Bisher dauerten hochpräzise Simulationen dafür rund sechs Minuten bei einer Standardauflösung. Bei einer feineren Auflösung waren es mehr als eine Stunde. Das erschwert den Einsatz solcher Berechnungen während des laufenden Prozesses.

LP-FNO erstellt vollständige 3D-Vorhersagen laut den Entwicklern in etwa acht Millisekunden bei Standardauflösung und in 88 Millisekunden bei doppelter Auflösung. Damit sei das Modell bis zu 100‘000-mal schneller als vergleichbare multiphysikalische Simulationen.

Trainiert für zwei Schweißmodi

Das Modell wurde mit Simulationen der Titanlegierung Ti-6Al-4V trainiert. Die zugrunde liegenden Daten deckten Laserleistungen von 40 bis 190 Watt und Abtastgeschwindigkeiten von 0,1 bis 1 Meter pro Sekunde ab. Berücksichtigt wurden sowohl das Wärmeleitungsschweißen als auch der stabile Tiefschweiß- oder Keyhole-Modus.

Eine Besonderheit des Ansatzes: Das Team überführte die zeitabhängige Bewegung des Laserstrahls in ein mitbewegtes Bezugssystem und mittelte den Prozess über die Zeit. So ließ sich das Problem in eine Form bringen, die für maschinelles Lernen geeignet ist.

Hohe Genauigkeit bei schneller Berechnung

Bei den getesteten Fällen lag der durchschnittliche relative Fehler der Temperaturvorhersagen bei rund 2,5 Prozent. Für die Abgrenzung des Schmelzbads erreichte das Modell einen Intersection-over-Union-Wert von mehr als 0,9. Zudem lasse es sich auf feineren Rechengittern auswerten, ohne dafür neu trainiert werden zu müssen.

Markus Pflitsch, CEO und Gründer von Terra Quantum, sagt, die Verkürzung stundenlanger Simulationen auf Millisekunden eröffne neue Anwendungen. Fertigungsbetriebe könnten damit Prozessparameter in Echtzeit optimieren, digitale Zwillinge an den laufenden Prozess koppeln und größere Parameterbereiche untersuchen.

Fachwissen aus beiden Organisationen

Dr. Elia Iseli, Leiter der Gruppe „Light-Matter Dynamics“ an der Empa, erklärte, LP-FNO bilde wichtige Ergebnisse der hochpräzisen Modelle nach – darunter Temperaturfelder, Schmelzbadgeometrien und Phasengrenzen. Das Ergebnis beruhe auf der Verbindung der Empa-Kompetenzen in Laserbearbeitung und Materialwissenschaft mit der Expertise von Terra Quantum im maschinellen Lernen.

Terra-Quantum-Technologiechef Florian Neukart verwies auf die Fourier-Neural-Operator-Architektur. Sie verarbeite Informationen über den gesamten physikalischen Bereich und könne dadurch auf feineren Auswertungsgittern eingesetzt werden. Zusammen mit der quasi-stationären Modellierung bilde LP-FNO beide Schweißmodi innerhalb eines trainierten Modells ab.

Die Studie ist im Journal of Intelligent Manufacturing erschienen (DOI: 10.1007/s10845-026-02917-0).

Weitere Informationen:

https://terraquantum.swiss/

https://www.empa.ch/

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