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Enregistrement W2288614003 · doi:10.1115/gt2015-42055

Fiber Laser Deposition of Nickel-Based Superalloys Using Filler Wire Feed

2015· article· en· W2288614003 sur OpenAlexaff
Y. N. Zhang, X. Cao, Priti Wanjara

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSuperalloyInconelLiquationMetallurgyWeldingUltimate tensile strengthComposite materialLaser beam weldingHeat-affected zoneMicrostructureAlloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, a continuous wave fiber laser welding system was used to deposit nickel-based superalloys Inconel 718 (IN 718) and Waspaloy using filler wire feed sources. The multi-bead and multi-layer deposits that were manufactured were characterized in terms of the macro- and microstructures, defects, and hardness in both the as-deposited and fully heat treated conditions. The tensile properties of the deposits in the heat treated condition were also determined and compared to the existing aerospace materials specifications. Using optimized laser processing parameters, high strength deposits could be manufactured, though minor weld metal liquation cracking for IN718 and strain-age cracking for Waspaloy were present, which compromised slightly the ductility as compared to wrought aerospace specifications for the two alloys. The successful development of the direct laser deposition process using wire feeding indicates the potential of employing the fiber laser technology to manufacture nickel-based superalloy aerospace components.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,800
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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