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Enregistrement W2945848214 · doi:10.2351/1.5061272

Laser beam welding of titanium – A comparison of CO2 and fiber laser for potential aerospace applications

2008· article· en· W2945848214 sur OpenAlexaff
Steffen Mueller, Craig Bratt, Peter P. Mueller, J. Cuddy, Kartik Shankar

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensResearch Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWeldingLaser beam weldingLaserFiber laserYtterbiumTitanium alloyTitaniumLaser power scalingMetallurgyHeat-affected zoneAerospaceLaser beam qualityComposite materialAlloyOptoelectronicsOpticsLaser beamsFiberDopingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Laser welding process is increasingly being considered for joining titanium alloy airplane structures and also for manufacture, repair and overhaul of titanium aeroengine components. Recent advancement in gas and solid state laser technology has resulted in the availability of higher beam quality Lasers which can produce narrow welds with low heat input and high weld speeds. This paper describes a study of Laser welding of the Titanium alloys Ti6-4 and Ti5553 using two types of high power Laser - a CO2 Slab Laser and a Ytterbium-Fiber Laser. The differences between both Lasers and their effect on weld quality and performance will be explained. The weld results have been evaluated referring to AWS weld quality standards, with particular reference to porosity appearance and weld profile. In addition, micro hardness measurements and tensile test data will be shown.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,245

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,238 · 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'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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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