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Enregistrement W3171707779 · doi:10.31399/asm.cp.ht2021p0037

Benchmarking of print properties and microstructures of 316L stainless steel DMLS prints

2021· article· en· W3171707779 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the ... ASM Heat Treating Society Conference · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDirect metal laser sinteringMaterials scienceResidual stressDeflection (physics)MicrostructurePorosityMechanical engineeringComposite materialEngineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Direct metal laser sintering (DMLS) is an established technology in metal additive manufacturing. This complex manufacturing process yields unique as-built material properties that influence mechanical performance and vary with different machine parameters. Part porosity and residual stresses, which lead to part failures, and grain structure, as it relates to mechanical properties and anisotropy of DMLS parts, require investigation for different print settings. This work presents results for density, residual stress, and microstructural inspections on designed test artifacts for the benchmarking of 3D metal printers. Results from printing artifacts on two separate DMLS printer models with default parameters show highly dense parts for both printers, with relative densities above 99.5%. Characterization of residual stress through cantilevered deflection specimens indicates similar resulting thermal stresses developed in both build processes, with deflection averages of 32.48% and 28.09% for the respective machines. Additionally, properties of the test artifact printed after adjusting default machine parameters for equal energy density are characterized.

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.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,559

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,176 · 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