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I-HEAL AM: AI-Driven In-Situ Healing for Zero-Defect Additive Manufacturing

Projektbeschreibung

Die Mängel in der additiven Fertigung beheben

Die additive Fertigung (AM) revolutioniert die Industrieproduktion, doch verfahrensbedingte Fehler setzen ihrem Einsatz in sicherheitskritischen Anwendungen des Luft- und Raumfahrtsektors sowie im Energiesektor nach wie vor Grenzen. Mit Unterstützung durch das Marie-Skłodowska-Curie-Maßnahmenprogramm soll Projekt I-HEAL AM diese Hürde überwinden, indem ein KI-gesteuerter „Sehen-Denken-Handeln-Verifizieren“-Arbeitsablauf für die Hochleistungs-Superlegierung Inconel 718 entwickelt wird. Im Gegensatz zu passiven Überwachungssystemen führt dieses neue System einen vollständig autonomen geschlossenen Regelkreis ein, der Abweichungen in Echtzeit erkennt und chirurgische Reparaturen an Ort und Stelle durchführt. Durch die Kombination von tiefem Lernen mit dynamischer Strahlmodulation und gezielten Nachbeschichtungsstrategien erreicht das Projekt einen tatsächlich fehlerfreien Standard. Dieser Durchbruch verlängert nicht nur die Zuverlässigkeit kritischer Komponenten, sondern stärkt auch Europas Führungsrolle in der Fertigungsindustrie, da ein datenreicher digitaler Zwilling zur Sicherung der industriellen Exzellenz bereitgestellt wird.

Ziel

"Laser powder bed fusion (PBF) additive manufacturing (AM) is hampered by process-induced defects that degrade mechanical properties, preventing its use in safety-critical applications. Current in-situ monitoring systems are reactive, offering passive data logging but no autonomous, real-time correction. The research targets Inconel 718, an aerospace superalloy notoriously prone to such defects.
The I-HEAL AM project will overcome this bottleneck by developing a truly autonomous “see-think-act-verify” workflow for proactive, in-situ healing with a <10-second overhead per layer. Its novelty is a fully closed loop of intelligent, surgical intervention and verification. A two-stage AI processes multi-modal sensor data: an unsupervised autoencoder flags anomalies, and a supervised CNN performs precise characterization. A custom software architecture then executes adaptive healing, including dynamic beam modulation for minor porosity and a novel 'Partial Recoat and Healing' strategy. This targeted approach minimizes heat input and detrimental residual stresses. The unique in-situ verification step confirms each repair, creating a data-rich “digital twin” for unprecedented part qualification. The system's success will be validated on an industrial demonstrator, improving functional performance.
This project will establish a new benchmark for ""zero-defect"" manufacturing, enabling the qualification of reliable AM parts for European aerospace and energy sectors. A strategic secondment at the IAM@PoliTO, Politecnico di Torino, will advance the project’s science by integrating the methodology with the host's deep AM expertise to generate fundamental new insights into in-situ healing. For the researcher, this fellowship provides unique skills, paving the way for a leadership role in advanced manufacturing."

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

Schlüsselbegriffe

Programm/Programme

Thema/Themen

Finanzierungsplan

HORIZON-TMA-MSCA-PF-EF - HORIZON TMA MSCA Postdoctoral Fellowships - European Fellowships

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Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

(öffnet in neuem Fenster) HORIZON-MSCA-2025-PF

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

SYDDANSK UNIVERSITET
Netto-EU-Beitrag
€ 247 553,28
Adresse
CAMPUSVEJ 55
5230 Odense M
Dänemark
Region
Danmark Syddanmark Fyn
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten
Keine Daten

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