Produkte bestehen heute meist aus verschiedenen Materialien – je nach Funktion, Belastung oder Design. Klassische Fertigungstechniken stoßen dabei an Grenzen: Materialien müssen getrennt verarbeitet und später zusammengefügt werden. Additive Fertigung (3D-Druck) schafft hier neue Freiräume. Mehrere Materialien lassen sich in einem einzigen Druckprozess kombinieren – inklusive fließender Übergänge, etwa zur Vermeidung thermischer Spannungen oder zur gezielten Steuerung mechanischer Eigenschaften. Auch innerhalb eines Materials sind Eigenschaftsverläufe realisierbar – durch Variation der Druckparameter.
Diese Potenziale bringen technische Herausforderungen mit sich. Das Fraunhofer IGD konzentriert sich auf die softwareseitigen Aspekte der digitalen Prozesskette und adressiert unter anderem folgende Fragestellungen:
- Modellierung von Gradienten im CAD: Wie lassen sich lokale Eigenschaftsverläufe direkt im CAD-System definieren, obwohl klassische CAD-Modelle auf homogene Werkstoffe ausgelegt sind?
- Topologieoptimierung für Multimaterial: Wie können globale Funktionalitätsziele automatisiert in Materialverteilungen übersetzt werden?
- Prozessintegration: Wie lassen sich unterschiedliche Drucktechnologien und Primärmaterialien so kombinieren, dass lokale Anforderungen erfüllt werden?
- Metamaterial-Design aus einem Material: Wie können durch veränderte Druckparameter Eigenschaftsverläufe erzeugt werden – ohne Materialwechsel?
- Werkzeugintegration: Welche Informationen müssen entlang der Prozesskette erfasst und übergeben werden, damit alle Teilschritte nahtlos ineinandergreifen?
3D-Farbdruck: Visuelle Eigenschaften gezielt steuern
Ein Spezialfall ist der 3D-Farbdruck, bei dem Materialien nach Farbe, Textur oder Glanz kombiniert werden. Hier geht es nicht um physikalische Genauigkeit, sondern um den visuell möglichst korrekten Eindruck.
Die Herausforderung
Die Drucktechnik (z. B. Material-Jetting) und die optischen Eigenschaften der Materialien sind begrenzt – eine perfekte Reproduktion ist physikalisch kaum möglich. Daher nutzen wir Wahrnehmungsmodelle, um durch perzeptive Optimierung ein realistisches Ergebnis zu erzielen.
Forschungsfragen sind unter anderem:
- Wie lassen sich 3D-Drucker farblich kalibrieren?
- Welche Algorithmen und Datenstrukturen sind nötig, um Farbe, Textur und Lichtstreuung realistisch zu simulieren?
- Lassen sich damit auch geometrische Fehler ausgleichen?
Unsere Software Cuttlefish® berechnet auf Basis von Voxelinformationen, Lichttransportmodellen und Druckerprofilen ein druckfähiges Ergebnis – visuell optimiert und technisch umsetzbar.
Mit GraMMaCAD und Cuttlefish® entwickeln wir Lösungen, die diese Herausforderungen entlang der gesamten digitalen Prozesskette adressieren – ergänzt durch Forschungsarbeit zur schnellen numerischen Simulation und Optimierung von Geometrie und Druck.