EBM Strategy Converter
Python-basierte Software zur Optimierung von Elektronenstrahlschmelz-Strategien
Technische Details
Python 3.10+, Streamlit (Web-UI), Shapely (Geometrie/Hüllkurven), NumPy (Performance bei 400+ Schichten), Plotly (Lazy Rendering großer Punktewolken), Composite Design Pattern
Herausforderung
Im Fachbereich Additive Manufacturing an der Hochschule München mussten Scan-Strategien für den Arcam A2X Elektronenstrahlschmelz-Drucker (E-PBF) wissenschaftlich untersucht und optimiert werden. Die proprietäre Software des Druckers bot keine Möglichkeit, eigene Belichtungsstrategien zu testen. Bestehende Forschungstools waren entweder nicht zugänglich oder zu spezialisiert.
Lösung
Entwicklung einer interaktiven Python-Anwendung mit zwei komplementären Ansätzen:
Parametrischer Toolpath-Generator: Berechnet Probekörper als 2.5D-Querschnitte mit konfigurierbaren Geometrien und Scan-Strategien.
B99 Strategy Converter: Rekonstruiert über Convex-Hull-Berechnungen (Shapely) Schichtkonturen aus bestehenden .B99-Druckdateien und füllt sie mit neuartigen Belichtungsstrategien.
Implementierte Strategien: Raster Infill mit 67°-Rotation, Contour Mode, Spot Consecutive/Ordered für Temperaturgradienten-Optimierung und Ghost Beam Tracking zur Simulation von Dual-Beam-Belichtung. Web-UI über Streamlit, 3D-Visualisierung mit Plotly.
Ergebnis
Eine funktionierende Forschungssoftware, die über 400 Schichten performant berechnet und visualisiert. Sechs verschiedene Scan-Strategien sind über eine intuitive Web-Oberfläche konfigurierbar. Das Composite Design Pattern ermöglicht die freie Kombination der Strategien. Der Code ist als Open Source auf GitHub verfügbar.