Laser powder bed fusion of functionally graded bi-materials: Role of VC on functionalizing AISI H13 tool steel
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the feasibility of fabricating defect-free functionally graded bi-materials (FGMs) with enhanced wear resistance via incorporation of vanadium carbide (VC) into H13 tool steel. Three distinct composite powders containing 1, 3, and 5 wt%VC were prepared through ball-milling and subjected to laser powder bed fusion (LPBF) process to print different composites on top of monolithic H13 in a wide range of process parameters. Almost fully-dense parts were achieved (maximum of 99.8, 99.8, and 99.5% for 1, 3 and 5 wt%VC composite systems, respectively); however, the increase in VC content narrowed down the processability window range from 60 J/mm3 for 1, and 3wt%VC systems to 30 J/mm3 for 5 wt%VC system. The mechanical properties of optimum samples were characterized through microhardness, nanohardness, and wear tests. The incorporation of VC significantly improved the mechanical properties, 17–40% in microhardness, 10–40% in nanohardness, and 20–53% in wear resistance. The underlying reasons behind such an improvement were correlated to the dissolution of VC during the heating stage of the LPBF process and the formation of (V + C)-supersaturated solid solution in large extents as a result of extremely high cooling rates. This study introduces LPBF-processed FGMs as promising candidates for applications in which wear resistance is paramount.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».