title: Additive manufacturing with in-situ measurement and closed-loop control for the powder flow in laser metal deposition
Creators: name: Breese, Philipp Peter
Publisher: name: Technische Universität Berlin
Year: 2025
Subjects: subject: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::620 Ingenieurwissenschaften::621 Angewandte Physik
subject: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften::670 Industrielle Fertigung::671 Metallverarbeitung und Rohprodukte aus Metall
subject: pneumatic powder flow
subject: Direct Energy Deposition
subject: DED-LB/M
subject: 3D printing
subject: in-situ monitoring

description: The powder mass flow rate is one of the three main factors directly influencing geometry and quality in the Additive Manufacturing (AM; also 3D printing) process of Laser Metal Deposition (LMD), also known as Directed Energy Deposition (DED-LB/M). However, the pneumatic transport of the metal powder lacks stability, repeatability, and traceability. There is currently no reliable in-situ measurement of the mass flow rate available in industry. As a result, time-consuming powder flow measurements before the manufacturing are typical while no recording or feedback takes place during the manufacturing. Based on this problem statement, this thesis introduces a holistic approach for in-situ measurement and closed-loop control of pneumatic powder flows. For the in-situ measurement, a widely available nonintrusive optoelectronic sensor was used. Found mathematical dependencies reliably convert the sensor output into a powder mass flow rate dependent on powder parameters and feeding conditions. Therefore, the model is usable with various powder types while achieving a Mean Relative Error (MRE) of less than 4% at 125 Hz. Similarly, a model was introduced for the powder velocity using a second sensor further downstream. This provided insight into the powder’s movement while the model achieved an MRE of less than 3%. As a second main research endeavor, the sensor output was used to implement and investigate a closed-loop powder flow control on a vibration feeder. PID controller gains were calculated empirically at set operating points for the nonlinear system. Again, a usage with various metal powders is possible as the influences of powder parameters and feeding conditions were investigated and incorporated into the model. In addition, the dependence on the previous powder flow (memory effect) was factored in as well. With this, faster recovery from blockages and a reduction in standard deviation during steady state feeding by more than 20% were demonstrated. Complementary numerical CFD simulations investigated the effect of the carrier gas flow rates on powder flow homogeneity and powder particle size separations. A second modeling approach demonstrated the use of machine learning with the optoelectronic sensor output. A 1D convolutional neural network (CNN) was shown to be able to predict the powder flow with a Weighted Absolute Percentage Error (WAPE) of less than 4% compared to the actual flow. With this, the model’s capability to detect slightly elevated moisture (at &lt;0.4wt%) in the powder as well as differences in particle size distribution was proven on in-situ data from powder feeding. Finally, the methods were validated on the LMD process by additively manufacturing test components. The active closed-loop powder flow control shows a significant improvement in repeatability for LMD. The in-situ measurement allows a monitoring of the powder mass flow rate with the recorded data throughout the entire AM process. In addition, Scanning Electron Microscopy (SEM) images showed potential benefits at the microscopic level like reduced defects. With this, the whole chain for a powder flow improvement method was investigated, implemented, and validated in the context of Laser Metal Deposition. Furthermore, a high potential for retrofitting is given while at low cost. This lays the foundation for a more traceable and digital AM process in industry leading to repeatable and safe products.
description: Der Pulvermassenstrom ist einer der drei Hauptfaktoren, die einen direkten Einfluss auf die Geometrie und die Qualität der Additiven Fertigung (Additive Manufacturing - AM; auch 3D-Druck) mittels Laser Metal Deposition (LMD), auch Laserpulverauftragschweißen (LPA) genannt, haben. Dem pneumatischen Transport des Metallpulvers mangelt es aktuell jedoch an Stabilität, Wiederholbarkeit und Rückverfolgbarkeit. Derzeit gibt es keine zuverlässige in-situ Messung des Pulvermassenstroms in der Industrie. Daher sind zeitaufwändige Pulverfluss-Messungen vor dem Prozess üblich, während es während der Fertigung keinerlei Aufzeichnung oder Rückführung gibt. Ausgehend von dieser Problemstellung wird in dieser Arbeit ein ganzheitlicher Ansatz zur in-situ-Messung und Regelung pneumatischer Pulverflüsse vorgestellt. Für die in-situ-Messung wurde ein weit verbreiteter, nicht-intrusiver optoelektronischer Sensor verwendet. Die gefundenen mathematischen Abhängigkeiten wandeln den Sensorwert zuverlässig in einen Pulvermassenstrom um, der lediglich von den Pulverparametern und den Förderbedingungen abhängt. Daher kann das Modell für verschiedene Pulvertypen verwendet werden, wobei ein mittlerer relativer Fehler (MRE) von weniger als 4% bei 125 Hz erreicht wird. In ähnlicher Weise wurde ein Modell für die Pulvergeschwindigkeit mit einem zweiten Sensor stromabwärts vorgestellt. Dies ermöglichte Einblicke in die Pulverbewegung, während das Modell einen MRE von weniger als 3% erreichte. In einem zweiten Forschungsschwerpunkt wurde der Sensormesswert zur Implementierung und Untersuchung eines geschlossenen Regelkreises für den Pulverfluss auf einem Vibrationsförderer verwendet. Die Parameter des PID-Reglers wurden empirisch für bestimmte Betriebspunkte des nichtlinearen Systems berechnet. Auch hier ist eine Anwendung mit verschiedenen Metallpulvern möglich, da die Einflüsse von Pulverparametern und Förderbedingungen untersucht und in das Modell integriert wurden. Zusätzlich wurde die Abhängigkeit vom vorherigen Pulverfluss (Memory Effect) berücksichtigt. Damit konnte eine schnellere Stabilisierung nach Pulverstaus und eine Reduzierung der Standardabweichung bei stationärer Förderung um mehr als 20% nachgewiesen werden. Ergänzende numerische CFD-Simulationen untersuchten den Einfluss des Trägergasdurchsatzes auf die Homogenität des Pulverflusses und die Separation von Pulverpartikelgrößen. Ein zweiter Modellierungsansatz demonstrierte die Nutzung von maschinellem Lernen auf den optoelektronischen Sensorwert. Es konnte gezeigt werden, dass ein 1D Convolutional Neural Network (CNN) in der Lage ist, den Pulverfluss mit einem Weighted Absolute Percentage Error (WAPE) von weniger als 4% im Vergleich zum tatsächlichen Wert vorherzusagen. Die Fähigkeit des Modells, leicht erhöhte Feuchtigkeit (bei &lt;0,4 Gew.-%) im Pulver und Unterschiede in der Partikelgrößenverteilung zu erkennen, wurde anhand von in-situ Daten aus dem Pulvertransport demonstriert. Zum Abschluss wurden die Methoden im LMD-Prozess durch die additive Fertigung von Testbauteilen validiert. Die Regelung des Pulverflusses zeigte eine signifikante Verbesserung der Reproduzierbarkeit für LMD. Die in-situ-Messung ermöglicht die Überwachung des Pulverflusses anhand der aufgezeichneten Daten während des gesamten AM-Prozesses. Darüber hinaus zeigten Bilder mittels Rasterelektronenmikroskopie (REM) mögliche Vorteile auf mikroskopischer Ebene, wie z.B. die Reduzierung von Defekten. Somit wurde die gesamte Kette einer Methode zur Verbesserung des Pulverflusses untersucht, implementiert und im Zusammenhang mit dem Laser Metal Deposition Prozess validiert. Darüber hinaus besteht großes Potenzial für eine unabhängige, kostengünstige Nachrüstung. Dies legt den Grundstein für einen reproduzierbareren und digitalisierteren AM-Prozess in der Industrie, der zu wiederholbaren und sicheren Produkten führt.