Ein wesentlicher Vorteil des WAAM liegt in der Möglichkeit, Formelemente auf bestehende Strukturen aufzuschweißen, zum Beispiel zur Reparatur verschlissener Turbinen- oder Verdichterschaufeln. Allerdings ist die Maßhaltigkeit bei WAAM-Prozessen aufgrund von Eigenspannungen und resultierenden Verformungen nach der Fertigung eingeschränkt. Das hohe wirtschaftliche Potenzial des WAAM hat in den vergangenen Jahren zu einer Vielzahl von Forschungsvorhaben geführt. Die bisherige Forschung konzentrierte sich vor allem auf den Einfluss der Prozessführung auf die Materialeigenschaften und die Abkühlraten. Eine technologiebasierte Berechnung der Werkstückgeometrie wurde bisher nur in wenigen Studien durchgeführt.

Um die Werkstückgeometrie bestimmen zu können, muss das Prozessverhalten modelliert werden. Dazu werden in SimProWAAM physikalisch-informierte neuronale Netze (PINNs) eingesetzt, die neben empirischen Versuchsdaten auch bekannte analytische Zusammenhänge berücksichtigen.  

Multiskalige Simulationen übertragen Modelle der Mikroskala auf das gesamte Werkstück, sodass auch die Makrogeometrie präzise vorhergesagt werden kann.  Aktuell gibt es keine bekannten Ansätze, die diese  skalenübergreifende Modellierung für die Prozessplanung des WAAM nutzen.

Das Projekt zielt darauf ab, die Planung realer WAAM-Prozesse simulationsgestützt zu ermöglichen. Am Beispiel des MIG/MAG WAAM-Verfahrens wird ein multiskaliges Prozessmodell entwickelt, das perspektivisch die wirtschaftliche Fertigung von Einzelteilen unterstützt.

Zusätzlich leistet das Vorhaben einen Beitrag  zu ökologischen Nachhaltigkeitszielen, da Material-, Energie- und Zeitaufwand für Vorversuche deutlich reduziert werden. Anstelle aufwendiger physischer Tests können viele Parameter und Szenarien virtuell getestet werden. Simulationen ermöglichen eine präzise Prozessplanung, die den  Materialverbrauch minimiert und Ressourcen effizient nutzt.