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Enregistrement W3036659280 · doi:10.3390/ma13122795

On the Post-Printing Heat Treatment of a Wire Arc Additively Manufactured ER70S Part

2020· article· en· W3036659280 sur OpenAlexafffund
Alireza Vahedi Nemani, Mahya Ghaffari, Ali Nasiri

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMemorial University of Newfoundland
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureIndentation hardnessLamellar structurePearliteFerrite (magnet)Hardening (computing)Ultimate tensile strengthComposite materialMetallurgyAcicularGrain boundaryAcicular ferriteBainiteAustenite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wire arc additive manufacturing (WAAM) is known to induce a considerable microstructural inhomogeneity and anisotropy in mechanical properties, which can potentially be minimized by adopting appropriate post-printing heat treatment. In this paper, the effects of two heat treatment cycles, including hardening and normalizing on the microstructure and mechanical properties of a WAAM-fabricated low-carbon low-alloy steel (ER70S-6) are studied. The microstructure in the melt pools of the as-printed sample was found to contain a low volume fraction of lamellar pearlite formed along the grain boundaries of polygonal ferrite as the predominant micro-constituents. The grain coarsening in the heat affected zone (HAZ) was also detected at the periphery of each melt pool boundary, leading to a noticeable microstructural inhomogeneity in the as-fabricated sample. In order to modify the nonuniformity of the microstructure, a normalizing treatment was employed to promote a homogenous microstructure with uniform grain size throughout the melt pools and HAZs. Differently, the hardening treatment contributed to the formation of two non-equilibrium micro-constituents, i.e., acicular ferrite and bainite, primarily adjacent to the lamellar pearlite phase. The results of microhardness testing revealed that the normalizing treatment slightly decreases the microhardness of the sample; however, the formation of non-equilibrium phases during hardening process significantly increased the microhardness of the component. Tensile testing of the as-printed part in the building and deposition directions revealed an anisotropic ductility. Although normalizing treatment did not contribute to the tensile strength improvement of the component, it suppressed the observed anisotropy in ductility. On the contrary, the hardening treatment raised the tensile strength, but further intensified the anisotropic behavior of the component.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations61
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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