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Enregistrement W3095243547 · doi:10.3390/ma13214849

Parametric Study on In Situ Laser Powder Bed Fusion of Mo(Si1−x,Alx)2

2020· article· en· W3095243547 sur OpenAlexaff
Tatevik Minasyan, Sofiya Aydinyan, Ehsan Toyserkani, Irina Hussainova

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesEesti Teadusagentuur
Mots-clésIn situFusionMaterials scienceLaserParametric statisticsMetallurgyOpticsChemistryMathematicsPhysicsOrganic chemistryStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mo(Si1−x,Alx)2 composites were produced by a pulsed laser reactive selective laser melting of MoSi2 and 30 wt.% AlSi10Mg powder mixture. The parametric study, altering the laser power between 100 and 300 W and scan speed between 400 and 1500 mm·s−1, has been conducted to estimate the effect of processing parameters on printed coupon samples’ quality. It was shown that samples prepared at 150–200 W laser power and 400–500 mm·s−1 scan speed, as well as 250 W laser power along with 700 mm·s−1 scan speed, provide a relatively good surface finish with 6.5 ± 0.5 µm–10.3 ± 0.8 µm roughness at the top of coupons, and 9.3 ± 0.7 µm–13.2 ± 1.1 µm side surface roughness in addition to a remarkable chemical and microstructural homogeneity. An increase in the laser power and a decrease in the scan speed led to an apparent improvement in the densification behavior resulting in printed coupons of up to 99.8% relative density and hardness of ~600 HV1 or ~560 HV5. The printed parts are composed of epitaxially grown columnar dendritic melt pool cores and coarser dendrites beyond the morphological transition zone in overlapped regions. An increase in the scanning speed at a fixed laser power and a decrease in the power at a fixed scan speed prohibited the complete single displacement reaction between MoSi2 and aluminum, leading to unreacted MoSi2 and Al lean hexagonal Mo(Si1−x,Alx)2 phase.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,710

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)0,0010,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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