--- title: "Forscher der Virginia Tech treiben WAAM mit KI voran" url: https://www.voxelmatters.com/de/forscher-der-virginia-tech-treiben-waam-mit-ki-voran/ date: 2025-10-20 modified: 2025-10-20 lang: de author: "Edward Wakefield" description: "Laut Virginia Tech arbeiten Forscher an einer Lösung für Ersatzteile für U-Boote und Flugzeuge unter Verwendung der Draht-Lichtbogen-Additivfertigung (WAAM). Eine neue Studie unter der Leitung von Prahalada Rao, Associate Professor..." categories: - "Additive Fertigung von Metallen" - "AM-Forschung" - "Künstliche Intelligenz" - "Luft- und Raumfahrt AM" - "Maritime Industrie" tags: - "future" image: https://www.voxelmatters.com/wp-content/uploads/2025/10/image-24-640x425.jpg word_count: 689 --- # Forscher der Virginia Tech treiben WAAM mit KI voran [Laut Virginia Tech](https://news.vt.edu/articles/2025/09/eng-ise-meltedmetal.html) arbeiten Forscher an einer Lösung für Ersatzteile für U-Boote und Flugzeuge unter Verwendung der Draht-Lichtbogen-Additivfertigung (WAAM). Eine neue Studie unter der Leitung von Prahalada Rao, Associate Professor am College of Engineering, wurde kürzlich [in der Fachzeitschrift Materials and Design veröffentlicht](https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0264127525010184?via%3Dihub) und zeigt, wie künstliche Intelligenz (KI) zur Überwachung von WAAM eingesetzt werden kann, um Fehler während der Herstellung von Teilen zu erkennen, diese in Echtzeit zu korrigieren und sicherzustellen, dass sie nach Abschluss des Druckvorgangs einsatzbereit sind. „Wir haben uns immer auf konventionelle Fertigungsverfahren verlassen, aber selbst die Herstellung eines einzigen Teils dauert Monate“, so Rao. „Die additive Fertigung ermöglicht es uns, diese Teile viel schneller und mit weniger Abfall herzustellen, was neue Denkansätze für unsere Fertigungsprozesse eröffnet.“ ## WAAM Die [Lieferketten der Verteidigungs- und Luftfahrtindustrie](https://www.voxelmatters.com/amug-2025-american-ingenuity-in-am/) stützten sich früher auf kleine Familienbetriebe. Diese kleinen Betriebe verfügten über das Know-how, um wichtige Komponenten für U-Boote und Flugzeuge aus massiven Metallblöcken zu fräsen, zu gießen oder zu schmieden. Ihre Methoden waren jedoch langsam, verschwenderisch, ressourcenintensiv und zu stark von einer schrumpfenden Belegschaft abhängig. Fehler wurden oft erst nach Fertigstellung eines Teils entdeckt, wodurch Wochen an Arbeit verloren gingen und die Hersteller gezwungen waren, Teile zu verschrotten. Nach dem Ende des Kalten Krieges schlossen viele dieser Werkstätten, und das Fachwissen ging mit ihnen verloren. AM – insbesondere WAAM – hat dazu beigetragen, diese Lücke zu schließen, indem es eine schnellere Möglichkeit zur Herstellung komplexer Komponenten bietet und die Zeit bis zur Inbetriebnahme der Teile drastisch verkürzt. „Die drahtgeführte additive Fertigung ist im Grunde genommen 3D-Schweißen“, sagte Rao. „Wenn die additive Fertigung mittels Laser-Pulverbettfusion pro Tag etwa einen halben Liter Material produziert, entspricht die drahtgeführte Fertigung einem Fass. Man kann 40 oder 50 Kilogramm Material an nur einem Tag auftragen. Die Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass diese Menge Metall ohne einen einzigen Fehler aufgetragen wird.“ ![Virginia Tech researchers advance WAAM with AI - promising more precision and less waste for much-needed submarine and aircraft components.](https://www.voxelmatters.com/wp-content/uploads/2025/10/additive-manufacturing.jpg) ## KI Anstatt Risse oder Poren erst nach Fertigstellung eines Teils zu entdecken, [trainiert Raos Team Algorithmen](https://www.voxelmatters.com/researchers-use-machine-learning-to-enhance-metal-3d-printing/) darauf, die Warnzeichen bereits während des Gießvorgangs zu erkennen. Durch die Untersuchung des Schmelzbades aus heißem Metall und den Vergleich von „guten“ und „schlechten“ Druckergebnissen lernt die KI, Fehler in Echtzeit zu erkennen und Anpassungen zu signalisieren, bevor sie sich ausbreiten. „Wenn der Schmelzbad gut aussah, wurde das Teil so, wie wir es wollten. Wenn er schlecht aussah, wussten wir, was passieren würde”, sagte Rao. „Also haben wir einen Algorithmus für maschinelles Lernen entwickelt, der mit einer Sicherheit von etwa 90 Prozent vorhersagen konnte, wann etwas schiefgehen würde.” ## Industry 4.0 Rao ist Teil eines größeren Forscherteams am Virginia Tech Made: Center for Advanced Manufacturing. Virginia Tech Made fördert campusübergreifende Kooperationen, baut Partnerschaften mit Industrie und Regierung aus und bildet Studenten und Fachkräfte aus dem Bereich Fertigung auf der Grundlage der Expertise der Universität in den Bereichen fortschrittliche Werkstoffe, Fertigungstechnologien, computergestütztes Design, Datenanalyse und digitale Infrastruktur aus. Als Teil des Grado Department of Industrial and Systems Engineering nutzt Rao sein Hintergrundwissen im Bereich Systemdenken, um die Fertigung nicht nur schneller, sondern auch intelligenter zu machen. „Schneller, besser, günstiger“, sagt Rao. „Ich möchte die Qualität [durch Qualitätskontrolle verbessern](https://www.voxelmatters.com/eos-and-us-doe-to-conduct-metal-am-quality-control-research-at-ornl/), die Geschwindigkeit steigern, indem keine Zeit für die Nachbearbeitung von Teilen verschwendet wird, und die Kosten senken, indem Fehler reduziert werden. Das ist etwas, was wir in der Prozesssteuerung sehr gut können.“ Rao und sein Team führen einen Großteil ihrer Arbeit in seinem Labor in der Kelly Hall durch, nutzen aber auch die Learning Factory, das praktische Zentrum für Fertigungsausbildung der Virginia Tech. Kürzlich wurden die Einrichtung um eine kleinere Laser-Pulverbett-Fusionsmaschine und eine hybride Laser-Drahtdruckmaschine erweitert – eine Ressource, die Rao der Weitsicht der Abteilungsleiterin Eileen Van Aken zuschreibt. Er sagte, ihr Einsatz für die Anschaffung der Geräte sei entscheidend gewesen, sowohl für den Fortschritt der Forschung als auch dafür, den Studenten die Möglichkeit zu geben, sich mit der gleichen Technologie auszubilden, die auch in der Industrie verwendet wird. „Es ist entscheidend, den Studenten Zugang zu denselben Maschinen zu geben, die sie in der Industrie vorfinden werden“, sagte Rao. „Deshalb sind die Laser-Pulverbett-Fusions- und Laser-Draht-Systeme in der Learning Factory so wertvoll. Additive Fertigung ist etwas, das man schnell erlernen kann, und es bereitet unsere Studenten darauf vor, direkt in die Zukunft der Fertigung einzusteigen.“