Ingenieure am MIT haben kürzlich einen bahnbrechenden Fortschritt vorgestellt – brandaktuell ist ihre neue, druckbare Aluminiumlegierung. Noch spannender ist, dass sie fünfmal fester ist als ihr herkömmlich hergestelltes Pendant. Ein solcher transformativer Fortschritt dürfte eine Vielzahl von Branchen, von der Luft- und Raumfahrt bis hin zur Automobilindustrie, radikal verändern.
Das Team vom MIT verdankt seinen Erfolg einer bahnbrechenden Kombination aus Computersimulationen und maschinellem Lernen. Normalerweise erfordert die Entwicklung von Hochleistungslegierungen die Prüfung von Millionen möglicher Materialkombinationen, was sowohl zeitaufwendig als auch rechenintensiv ist. Durch die geschickte Einbindung von Algorithmen des maschinellen Lernens gelang es den Forschern jedoch, ihre Bemühungen zu bündeln, indem sie die Auswahl auf 40 vielversprechende Legierungszusammensetzungen eingrenzten.
Mohadeseh Taheri-Mousavi, die Postdoktorandin, die die Forschung geleitet hat, erklärt: “Die Eigenschaften eines Materials können von unzähligen Faktoren beeinflusst werden, die sich nicht ohne Weiteres zusammenfassen lassen. Da verliert man leicht den Überblick. Aber Werkzeuge des maschinellen Lernens können einem genau zeigen, worauf man achten muss.”
Nachdem das Team die perfekte Zusammensetzung ermittelt hatte, setzte es auf den 3D-Druck. Dabei kam ein spezielles Verfahren zum Einsatz, das als Laser-Pulverbett-Fusion (LPBF) bezeichnet wird: Dabei wird Metallpulver schichtweise aufgetragen und jede Schicht mithilfe eines Lasers schnell geschmolzen und verfestigt. Die dem LPBF-Verfahren eigene schnelle Abkühlungsrate bewahrte die kleinen Ausscheidungen in der Mikrostruktur der Legierung – entscheidend für das Erreichen einer hohen Festigkeit.
Ein Bereich, in dem diese neue Legierung ihre Stärken voll ausspielen kann, ist ihre Stabilität bei hohen Temperaturen. Die Beibehaltung von Festigkeit und Mikrostruktur bei Temperaturen von bis zu 400 Grad Celsius ist für Materialien auf Aluminiumbasis eine beachtliche Leistung. Dies ebnet den Weg für den Einsatz in leistungsorientierten, wärmeintensiven Anwendungen wie der Herstellung von Fanblättern für Düsentriebwerke. Diese neue Legierung könnte potenziell Titan ersetzen – wodurch das Gewicht und die Kosten von Flugzeugkomponenten gesenkt und die Treibstoffeffizienz verbessert würden.
John Hart, Mitautor dieser Studie und Leiter des Fachbereichs Maschinenbau am MIT, blickt über den Horizont hinaus und ist der Ansicht, dass die Anwendungsmöglichkeiten dieser Legierung noch weitaus größer sind. Er sieht Einsatzmöglichkeiten in hochmodernen Vakuumpumpen, Premium-Fahrzeugen und hochentwickelten Kühlsystemen für Rechenzentren. Angesichts der Möglichkeiten des 3D-Drucks, Materialverschwendung zu reduzieren, komplexe Geometrien zu realisieren und einzigartige Designs zu ermöglichen, scheinen die Möglichkeiten grenzenlos zu sein.
Ursprünglich entstand diese bahnbrechende Legierung im Rahmen einer Kursarbeit am MIT, bei der es darum ging, eine festere, druckbare Variante einer Aluminiumlegierung zu entwickeln. Obwohl die ersten Simulationen hinter den Erwartungen zurückblieben, gab Taheri-Mousavi nicht auf und setzte Techniken des maschinellen Lernens ein, um einen Durchbruch zu erzielen.
Mit dem Entwurf in der Hand arbeitete das Team gemeinsam mit deutschen Forschern an der Herstellung von Pulverproben. Diese Proben wurden am MIT gedruckt und getestet und bestätigten den Erfolg des Vorhabens – sie entsprachen den Vorhersagen des maschinellen Lernens und bestätigten den innovativen Ansatz des Teams beim Materialdesign.
Taheri-Mousavi blickt optimistisch in die Zukunft dieser Methode. “Mein Traum ist es, dass Passagiere eines Tages beim Blick aus dem Flugzeugfenster die Ventilatorflügel der Triebwerke sehen, die aus unseren Aluminiumlegierungen gefertigt sind”, erklärt sie.
Das Team wendet derzeit ähnliche Techniken des maschinellen Lernens an, um weitere Eigenschaften der Legierung zu kalibrieren, mit dem Ziel, deren Anwendungsbereich in den sich ständig weiterentwickelnden Technologiebranchen zu erweitern. Möchten Sie mehr über diese spannende Entwicklung erfahren? Lesen Sie den Originalartikel unter diesem Link auf MIT News.
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