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Enregistrement W1589989996 · doi:10.32920/ryerson.14657928

Ultrasonic spot welding of lightweight alloys

2021· article· en· W1589989996 sur OpenAlexaff
Vikas Patel

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSpot weldingWeldingWeldabilityMetallurgyBrittlenessIntermetallicUltrasonic weldingAlloySpecific strengthComposite materialComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Automotive and aerospace sectors have a pressing need for structural components that are lighter and stronger, aiming to improve energy efficiencies and reduce anthropogenic environment. Steel has already a wide variety of structural applications in the transportation industry due to its excellent properties. To further reduce CO2 emissions, lightweight magnesium (Mg) and aluminum (Al) alloys have increasingly been used in the vehicle fabrication due to their lower density, higher specific strength and stiffness, excellent size stability and process ability. The structural application of these alloys inevitably involves welding and joining of similar Mg-to-Mg and Al-to-Al, and dissimilar Mg-to-Al, Mg-to-steel and Al-to-steel. Resistance spot welding produces coarse grains, large defects and thick brittle intermetallic compounds (IMCs) in the weld metal. Alternative solid-state welding processes are being considered such as ultrasonic spot welding (USW), which produces coalescence through the simultaneous application of localized high-frequency vibratory energy and moderate clamping forces. In this study, USW was successfully carried out on similar Mg alloy and dissimilar Mg-to-Al, Mg-to-steel and Al-to-steel alloys. The overall objective of this work is to gain a better understanding of the dominant factors determining the joint performance, with particular emphasis on the microstructural evolution, crystallographic texture, micro-hardness, lap shear strength, fatigue resistance, fatigue life prediction model and fracture analysis of similar and dissimilar USWed joints. Overall, USWed Mg-to-Mg is stronger and more consistent in terms of weldability than the dissimilar USWed Mg-to-Al, Mg-to-steel and Al-to-steel. This was attributed to the large volume of thick brittle IMCs and significantly higher welds center hardness in dissimilar metals welding, which is the main cause of joint failure. The IMCs were confirmed by XRD, EDS and micro-hardness measurement tests.. Therefore, another objective of this study is to minimize the presence of brittle IMCs and engineer an acceptable intermetallic layer to produce sound joints between Mg-to-Al, Mg-to-steel and Al-to-steel. A third material (tin foil or zinc coating) was placed in-between the work pieces. With this procedure, the lap shear strength of the welded samples was increased. The detailed microstructural characterization and mechanical properties of welded joints with an interlayer are presented.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,620
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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