Densification Behavior of 316L Stainless Steel Parts Fabricated by Selective Laser Melting by Variation in Laser Energy Density
Notice bibliographique
Résumé
Selective laser melting (SLM) is an attractive manufacturing technique for the production of metal parts with complex geometries and high performance. This manufacturing process is characterized by highly localized laser energy inputs during short interaction times which significantly affect the densification process. In this present work, experimental investigation of fabricating 316L stainless steel parts by SLM process was conducted to determine the effect of different laser energy densities on the densification behavior and resultant microstructural development. It was found that using a low laser energy density below 50 J/mm3 produced an instable melt pool that resulted in the formation of unmelted particles, pores, cracks, and balling in the as-built parts with low densification. In contrast, the as-built parts at a high energy density above 200 J/mm3 showed irregular scan tracks with a number of pores and metal balls that decreased part density. The optimal laser energy density range was accordingly determined to be 58–200 J/mm3 by eliminating obvious SLM defects, which led to near full densification. The SLM samples fabricated using optimal parameters allowed observation of a microhardness of 280 Hv, ultimate strength of 570 MPa, and yield strength of 530 MPa that were higher than those of the as-cast and wrought 316L stainless steel.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».