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Enregistrement W2896795896 · doi:10.2351/1.5061039

A coupled time-dependent numerical simulation on temperature and stress fields in laser solid freeform fabrication process

2007· article· en· W2896795896 sur OpenAlexaff
Masoud Alimardani, Ehsan Toyserkani, Jan P. Huissoon

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFabricationClampingDeposition (geology)Stress (linguistics)ThermalSubstrate (aquarium)Process (computing)Layer (electronics)Stress fieldComposite materialMechanical engineeringFinite element methodStructural engineeringComputer scienceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a coupled 3D time-dependent numerical approach for modeling the laser solid freeform fabrication (LSFF) process by which the geometry of the deposited materials, temperature distribution, and stress field can be predicted throughout the process. In the proposed method, coupled thermal and stress distributions are numerically obtained assuming the interaction between the laser beam and the powder stream is decoupled. Main process parameters affected by a multilayer deposition due to the formation of non-planar surfaces such as powder catchment efficiency are incorporated into the modeling. Fabrication of a four-layer thin wall of AISI 304L steel is modeled using the proposed algorithm. The geometry of the wall, the temperature, and the stress fields across the modeling domain are studied throughout the fabrication process. The model is then used to investigate the effects of preheating, and clamping the substrate to the workstation. Results show that preheating improves the process by reducing the thermal stresses as well as the settling time for the formation of a steady-state melt pool in the first layer. The results also indicate that clamping the substrate decreases thermal stresses at its critical locations (i.e. deposition region). The reliability and the accuracy of the model are experimentally verified.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,714
Score d'incertitude au seuil0,364

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)0,0000,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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