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Enregistrement W3011520136

Thermal modeling of DED repair process for slender panels by a 2D semi-analytic approach

2020· preprint· en· W3011520136 sur OpenAlexaff
Camille Guévenoux, Mohamad Nasiry, Sylvain Durbecq, Alexandre Charles, Éric Charkaluk, Andréï Constantinescu

Notice bibliographique

RevueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEquiaxed crystalsThermalDwell timeMaterials scienceAnnealing (glass)Process (computing)Work (physics)MicrostructureSimulated annealingMechanical engineeringComponent (thermodynamics)Layer (electronics)Computer scienceMechanicsComposite materialThermodynamicsAlgorithmEngineeringPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Directed Energy Deposition is one of the leading additive manufacturing technologies tailored for the repair of metallic components. The spatial and temporal pattern of the heat flux results in specific thermal gradients and cooling rates, controlling the final microstructure and mechanical properties of the repaired component. Simplified thermal analyses based on Rosenthal's solution offers an interesting way to model in short computational times the repair process of simple geometries, estimating the spatial thermal gradients or cooling rates. This article presents a new model based on Rosenthal's solution. Compared to other existing analytic solutions, the present work contains material layer addition and therefore enables the modeling of not only one layer but of the complete additive manufacturing process. The validity domain of the model is identified using experimental measurements on 316L stainless steel. Possible applications are also provided: determination of solidification regime (columnar or equiaxed grains) in solidification maps or optimization of the duration of interlayer dwell time needed to keep the part under a low annealing temperature.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,204 · 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.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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