Laser Peening Process and Its Impact on Materials Properties in Comparison with Shot Peening and Ultrasonic Impact Peening
Notice bibliographique
Résumé
The laser shock peening (LSP) process using a Q-switched pulsed laser beam for surface modification has been reviewed. The development of the LSP technique and its numerous advantages over the conventional shot peening (SP) such as better surface finish, higher depths of residual stress and uniform distribution of intensity were discussed. Similar comparison with ultrasonic impact peening (UIP)/ultrasonic shot peening (USP) was incorporated, when possible. The generation of shock waves, processing parameters, and characterization of LSP treated specimens were described. Special attention was given to the influence of LSP process parameters on residual stress profiles, material properties and structures. Based on the studies so far, more fundamental understanding is still needed when selecting optimized LSP processing parameters and substrate conditions. A summary of the parametric studies of LSP on different materials has been presented. Furthermore, enhancements in the surface micro and nanohardness, elastic modulus, tensile yield strength and refinement of microstructure which translates to increased fatigue life, fretting fatigue life, stress corrosion cracking (SCC) and corrosion resistance were addressed. However, research gaps related to the inconsistencies in the literature were identified. Current status, developments and challenges of the LSP technique were discussed.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».