MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2895957531 · doi:10.1016/j.matdes.2018.10.025

On thermal expansion behavior of invar alloy fabricated by modulated laser powder bed fusion

2018· article· en· W2895957531 sur OpenAlexaff
Hamed Asgari, Mehrnaz Salarian, Henry Ma, Adeola Deborah Olubamiji, Mihaela Vlasea

Notice bibliographique

RevueMaterials & Design · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesAgencia de Desarrollo Económico
Mots-clésMaterials scienceInvarThermal expansionLaserTexture (cosmology)Laser power scalingAlloyDiffractionComposite materialPhase (matter)FusionOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present research, structural analyses are conducted on Invar (64% Fe-36% Ni) samples manufactured by modulated laser powder bed fusion (LPBF) under different laser power regimes. Within the selected process window, the results obtained from X-ray computed tomography analysis indicate that the relative density of as-built samples increases with an increase in laser power. In addition, it is observed that irregular-shaped pores with the longest axis normal to the building direction are significantly reduced with increasing the laser power. Microstructural investigation suggests that with increasing the laser power, a transformation from conduction to transition and keyhole modes occurs. In X-ray diffraction patterns of the as-built samples, only fcc γ-phase is detected and no reflection of bcc α-phase is found. Texture measurements show that the intensity of 〈110〉 crystallographic orientation along the building direction of the as-built samples increases with increasing laser power. Coefficient of thermal expansion of the as-built samples is very low and comparable to that of conventionally manufactured Invar alloy. Furthermore, as-built samples fabricated at lowest (250 W) and highest (400 W) laser powers exhibit the lowest and highest thermal expansion displacement, respectively. Finally, the thermal expansion behavior and its correlation with structural integrity and texture are discussed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,215
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations114
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaterials & DesignMême sujetAdditive Manufacturing Materials and ProcessesTravaux en français237 207