Zusammenfassung
Die additive Fertigung mittels DED-Arc-Verfahren ist durch die hohen Fertigungszeiten ein kostenintensiver Prozess. Die klassischen Qualitätsprüfverfahren, die der Fertigung nachgelagert sind, geben erst nach Fertigstellung des Werkstückes Aufschluss über die erreichte Qualität. Nacharbeiten sind häufig ausgeschlossen, sodass bei unzureichender Qualität das Bauteil dem Ausschuss zugeführt wird. Die Anwendung von in situ Qualitätskontrollen ermöglicht es, Unregelmäßigkeiten frühzeitig bereits während des eigentlichen Aufbauprozess zu erkennen und eine direkte Nacharbeit kann stattfinden. Die akustischen Emissionen werden bereits erfolgreich von erfahrenen Schweißern als Qualitätsmerkmal für den Prozess eingesetzt. In diesem Beitrag soll mit Hilfe der akustischen Signale, die während des Schweißens entstehen, die Prozessqualität vorhergesagt werden. Dabei liegt der Fokus auf der Erkennung des Schutzgasflusses und eventuell vorhandener Oberflächenverunreinigung durch Öl. Dies kann maßgeblich zur Bildung von Poren innerhalb der entstehenden Schweißraupen beitragen. Zur Erkennung dieser Parameter wird die Verwendung eines Convolutional Neural Networks (CNN) zur Auswertung des emittierten Luftschalls diskutiert. Als wesentliches Merkmal zur Klassifizierung werden die, in der Sprecher- und Spracherkennung verbreiteten, Mel-Cepstralkoeffizienten (MFCC) herangezogen. Des Weiteren wird der Einfluss der Netzwerkparameter des CNN auf die Klassifizierungsgüte des resultierenden Netzwerkes dargestellt. Es zeigt sich, dass die ausschließliche Verwendung der MFCC dem CNN ermöglicht Prozessabweichungen zu detektieren. Aufgrund der hohen Informationsdichte der MFCC gegenüber dem STFT-Spektrum bieten erstere die Möglichkeit die Größe des verwendeten CNN erheblich zu reduzieren.
Abstract
Additive manufacturing using the DED-Arc process is a costintensive process due to the long production times. Conventional quality testing procedures, which are carried out downstream of production, only provide information about the quality achieved once the component has been completed. Reworking is often impossible, meaning that the component is rejected if the quality is insufficient. By using in-situ quality controls, irregularities can be recognised at an early stage during the actual construction process and direct reworking can take place. Acoustic emissions are already being used successfully by experienced welders as a quality feature for the process. The aim of this work is to utilise the acoustic signals generated during welding to predict the process quality. The focus here is on detecting the shielding gas flow and any surface contamination caused by oil. This can contribute significantly to the formation of pores within the resulting weld bead. To recognise these parameters, the use of a Convolutional Neural Network (CNN) to evaluate the emitted airborne sound is discussed. The Mel Cepstral Coefficients (MFCC), which are widely used in speaker and speech recognition, are used as an essential feature for classification. In addition, the influence of the CNN’s network parameters on the classification quality of the resulting network is shown. It is shown that the exclusive use of MFCC enables the CNN to detect process deviations. Due to the high information density of the MFCC compared to the STFT spectrum, the former offers the possibility of significantly reducing the size of the CNN used.
Funding source: Bundesministerium für Bildung und Forschung – BMBF) as part of the programme ‘Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Praxis’
Award Identifier / Grant number: 01IS20001F
Über die Autoren
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M.Sc. Julian Brückner ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Fertigungstechnik der Technischen Universität Ilmenau. Seine Forschungsinteressen sind die Anwendung der Algorithmen und Methoden der künstlichen Intelligenz und der Einsatz dieser in der Fertigungstechnik. Dabei insbesondere bei den Fügeprozessen wie das MSG-Schweißen oder das Rührreibschweißen.
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M.Sc. Maximilian Rohe ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Fertigungstechnik der Technischen Universität Ilmenau. Seine Forschungsinteressen sind additive Fertigung mittels Directed energy deposition-arc (DED-Arc), Anwendung von KI-Methoden in der Fertigungstechnik und Analyse von akustischen Prozesssignalen.
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M.Sc. Dominik Walther ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Datenintensive Systeme und Visualisierungen der Technischen Universität Ilmenau. Sein Forschungsschwerpunkt liegt in der Entwicklung von KI-Methoden zur Zeitreihenvorhersage, Anwendung von KI-Methoden beim Laserstrahlschweißen und Analyse von mehrdimensionalen Zeitreihen.
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Dr.-Ing. Jörg Hildebrand ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Fertigungstechnik der Technischen Universität Ilmenau. Zu seinen Arbeitsgebieten zählen die additive Fertigung mittels Directed energy deposition-arc (DED-Arc), die Modellierung und Simulation von Fertigungsprozessen mit numerischen Verfahren.
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Prof. Jean Pierre Bergmann ist Leiter des Fachgebietes Fertigungstechnik an der Technischen Universität Ilmenau. Er leitet zahlreiche Forschungsprojekte auf den Gebieten: Pressschweißen, der Lasermaterialbearbeitung, der Lichtbogentechnik, Zerspanung und agile Produktion.
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Prof. Dr.-Ing Patrick Mäder ist Professor an der Technischen Universität Ilmenau, Deutschland, für Datenintensive Systeme und Visualisierung. Er erhielt 2003 ein Diplom in Wirtschaftsingenieurwesen und 2009 einen Doktortitel in Informatik, beide von der Technischen Universität Ilmenau. Er arbeitete als Lise-Meitner-Fellow am Institut für Systemtechnik und Automatisierung der Johannes Kepler Universität in Linz, Österreich, sowie als Postdoc am Software and Requirements Engineering Centre an der DePaul University in Chicago, USA. Für diese Arbeit erhielt er 2009 den Thüringer STIFT-Preis für seine Dissertation sowie 2020 den Thüringer Preis für Forschung im Bereich der angewandten Forschung. Sein Forschungsinteresse liegt im Bereich Software Engineering mit den Schwerpunkten Sicherheitskritische Systeme und erklärbares maschinelles Lernen.
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Research ethics: Not applicable.
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Author contributions: The authors have accepted responsibility for the entire content of this manuscript and approved its submission. Furthermore, the authors applied the SDC approach for the sequence of authors.
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Competing interests: The authors state no conflict of interest.
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Research funding: This research and development project is funded by the German Federal Ministry of Education and Research (Bundesministerium für Bildung und Forschung -- BMBF) as part of the programme ‘Anwendung von Methoden der Künstlichen Intelligenz in der Praxis’ (funding code 01IS20001F) and carried out by DLR Projektträger (PT-DLR) at the German Aerospace Center (Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt -- DLR). The responsibility for the content of this publication lies with the authors.
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Data availability: The data presented in this study are available on request from the corresponding author. The data are not publicly available.
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