Thermo-mechanical improvement of Inconel 718 using ex situ boron nitride-reinforced composites processed by laser powder bed fusion
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hexagonal boron nitride-reinforced Inconel 718 (h-BN/IN718) composites were fabricated using a laser powder bed fusion (LPBF) technique to treat a nanosheet-micropowder precursor mixture prepared in a mechanical blending process. Tailoring the BN in IN718 enhanced the thermal resistance of the composites, thereby dampening the sharpness of the melting temperature peak at 1364 °C. This is because the presence of the BN reinforcement, which has a low coefficient of thermal expansion (CTE), resulted in a heat-blocking effect within the matrix. Following this lead, we found that the BN (2.29 g/cm3) was uniformly distributed and strongly embedded in the IN718 (8.12 g/cm3), with the lowest alloy density value (7.03 g/cm3) being obtained after the addition of 12 vol% BN. Consequently, its specific hardness and compressive strength rose to 41.7 Hv0.5·cm3/g and 92.4 MPa·cm3/g, respectively, compared to the unreinforced IN718 alloy with 38.7 Hv0.5·cm3/g and 89.4 MPa·cm3/g, respectively. Most importantly, we discovered that the wear resistance of the composite improved compared to the unreinforced IN718, indicated by a decrease in the coefficient of friction (COF) from 0.43 to 0.31 at 2400 s. This is because the BN has an exfoliated surface and intrinsically high sliding and lubricating characteristics.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».