Effect of Fiber Laser Welding on the Fatigue Properties of Dissimilar Welded Joints between DP980 and HSLA Steels
Notice bibliographique
Résumé
Advanced high strength steels (AHSS) such as dual phase (DP) steels are now being extensively used to achieve light weighting goals of vehicles because of their attractive combination of formability and high strength. High strength low alloy (HSLA) steels are also used in lightweight bodies-in-white; DP and HSLA steels are therefore often laser butt-welded together into tailor welded blanks and to create other joints. Among the laser welding processes, fiber laser welding (FLW) has been shown to provide excellent quality welds, including superior weld mechanical properties, at higher speeds than those possible with other laser welding processes. Using dissimilarly welded DP980-HSLA blanks made with different welding parameters, the tensile properties were found to not change in spite of the HSLA being weaker than the soft zone on the DP980 side of the weld. The high heat input weld was found to have more softening in comparison to its base metal (BM) (55 HV versus 46 HV) and less bainite (8% versus 15%) in its FZ in comparison to the low heat input weld. The fatigue properties of the high heat input weld were also found to be better than those of the low heat input weld.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».