Kürzer als ein Augenblick - Simulation von Femtosekundenlasern in der Materialbearbeitung

Durch die Entwicklung der Femtosekundenlaser wurde eine neue Ära für die Lasermaterialbearbeitung eröffnet. Eine Vielzahl von Errungenschaften wurde in der Medizintechnik und Oberflächenbearbeitung erzielt. Die vielfach gekoppelten Phänomene, die beim Laserstrahlabtragen mit ultrakurzen Laserpulsen auftreten, erschweren eine Prozessauslegung deutlich. Deshalb soll ein dreidimensionales multiphysikalisches Simulationsmodell erstellt werden, das eine präzise Vorhersage der Prozessergebnisse bei der Materialbearbeitung mit FS-Lasern erlaubt.

Voraussetzung hierfür ist ein umfassendes Verständnis der physikalischen Vorgänge bei Strahl-Stoff-Wechselwirkung sowie die Abbildung dieser Vorgänge in mathematischen Modellen. Bei der Entwicklung des Simulationsmodells soll auf bereits am Institut entwickelte Modelle für die Lasermaterialbearbeitung zurückgegriffen werden. Die zugrunde liegende Software OpenFOAM, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster wurde dabei modifiziert und erweitert. Dies ermöglicht es, das Laserstrahlabtragen erfolgreich bis zu 1ns-Pulsen zu simulieren. Im bestehenden Modell sind bereits Phasenumwandlungen, Benetzung, Fluiddynamik, Strahlausbreitung usw. integriert. Um die Absorption ultrakurzer Laserpulse in Metallen abzubilden, soll das sogenannte Zwei-Temperatur-Modell implementiert werden. Zusätzlich soll die Gasphase mithilfe der kompressiblen Navier-Stokes Gleichungen berechnet werden, um Schockwellen der explosionsartigen Verdampfungen erfassen zu können.

Die zeitliche und räumliche Multiskalenproblematik bei der Simulation von fs-Lasern führt durch feine zeitliche und räumliche Diskretisierung zu erheblichen Datenmengen. Deren Umfang erreicht kritische Größen für Speicherplatzbedarf und führt zu hohen Rechenzeiten.

Die Schüler/innen der Projektschulen (HTL-Donaustadt, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster, AHS Maria Regina, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster) sollen einerseits das wissenschaftliche Herangehen an eine Problemstellung kennenlernen und andererseits der Vorgehensweise folgend einen für diesen speziellen Anwendungsfall optimierten Kompressionsalgorithmus entwickeln, um diese Datenmengen unter Berücksichtigung von statistischen Nachbarschaftsbeziehungen zu reduzieren. Die zu entwickelnden Routinen werden anschließend in die Simulation integriert.

Der von den Schüler_innen der HTL Donaustadt entwickelte Kompressionsalgorithmus ist auf folgendem Github-Repository, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster aufrufbar.