3D-Visualisierung von Oberflächenrauheit in der additiven Fertigung

In einer neuen Studie wird ein datengetriebenes Verfahren vorgestellt, das die Oberflächenrauheit (Ra) bei der Material Extrusion Additive Manufacturing bereits vor dem Druck vorhersagen kann. Durch die Kombination von Druckparametern und der lokalen Oberflächenneigung wird die schwierige Vorhersage des sogenannten Staircase-Effekts adressiert.

Für die Modellierung wurde ein strukturiertes Experiment mit einem Box‑Behnken‑Design durchgeführt: 87 Proben wurden gefertigt, jede mit mehreren ebenen Flächen unterschiedlicher Neigungswinkel. Insgesamt wurden 1 566 Ra‑Messungen mit einem Kontaktprofilometer erfasst. Ein Multilayer‑Perceptron‑Regressor lernte die nichtlinearen Zusammenhänge zwischen Fertigungsbedingungen, Neigung und Ra.

Um die begrenzte Datenmenge zu erweitern, wurde ein bedingtes generatives adversariales Netzwerk eingesetzt, das zusätzliche, bedingungsspezifische Tabellendaten erzeugt. Dadurch verbesserte sich die Vorhersagegenauigkeit, die anschließend anhand eines hold‑out‑Testsets bewertet wurde.

Zur praktischen Anwendung wurde eine webbasierte Entscheidungsunterstützung entwickelt. Der Nutzer lädt ein 3D‑Modell, legt Druckparameter fest und kann die Bauteilorientierung anpassen. Das System berechnet die Flächenneigungen, visualisiert die prognostizierte Ra als interaktiven Farbbereich auf der Oberfläche und ermöglicht so die schnelle Identifikation von Hochrauheitsregionen sowie den direkten Vergleich verschiedener Parameter‑ und Orientierungsoptionen.