MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2026600336 · doi:10.1179/026708309x12560332736593

On preventing HAZ cracking in laser welded DS Rene 80 superalloy

2011· article· en· W2026600336 sur OpenAlexaff
L.O. Osoba, R.K. Sidhu, O.A. Ojo

Notice bibliographique

RevueMaterials Science and Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLiquationMaterials scienceMetallurgySuperalloyGrain boundaryIntergranular corrosionWeldingHeat-affected zoneAlloyCrackingBrittlenessBorideComposite materialMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The heat affected zone (HAZ) cracking behaviour in a laser beam directionally solidified (DS) Rene 80 nickel based superalloy subjected to preweld heat treatments was studied. The HAZ cracks in the alloy are grain boundary liquation cracks caused by liquation reaction of both non-equilibrium secondary solidification product, MC carbides and equilibrium solid state reaction product, γ′ precipitates. In contrast to theoretical prediction based a preweld heat treatment that reduced grain boundary liquid film thickness did not result in a lower HAZ cracking, which can be related to concomitant reduction in the ability of the base alloy to relax welding stress. In addition, formation of intergranular M5B3 boride particles in preweld alloy appeared to have aided cracking susceptibility by lowering grain boundary liquation temperature and widening the brittle temperature range in the HAZ during cooling. Based on the analysis of the results, application of a new preweld heat treatment that prevents the formation of the intergranular borides and induces moderate base alloy hardness resulted in a nearly crack free HAZ in laser welded DS Rene 80 superalloy.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,197 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations29
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaterials Science and TechnologyMême sujetAdditive Manufacturing Materials and ProcessesTravaux en français237 207