Mechanical properties and microstructure of additively manufactured stainless steel with laser welded joints
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Powder bed fusion (PBF) is a commonly employed metal additive manufacturing (AM) process in which components are built, layer-by-layer, using metallic powder. The component size is limited by the internal build volume of the employed PBF AM equipment; the fabrication of components larger than this volume therefore requires mechanical joining methods, such as laser welding. There are, however, very limited test data on the mechanical performance of PBF metal with laser welded joints. In this study, the mechanical properties of PBF built 316L stainless steel parts, joined together using laser welding to form larger components, have been investigated; the microstructure of the components has also been examined. 33 PBF 316L stainless steel tensile coupons, with central laser welds, welded using a range of welding parameters, and with coupon half parts built in two different orientations, were tested. The porosity, microhardness and microstructure of the welded coupons, along with the widths of the weld and heat-affected zone (HAZ), were characterised. The PBF base metal exhibited a typical cellular microstructure, while the weld consisted of equiaxed, columnar and cellular dendrite microstructures. Narrow weld regions and HAZs were observed. The PBF base metal was found to have higher proof and ultimate strengths, but a similar fracture strain and a lower Young’s modulus, compared with conventionally manufactured 316L stainless steel. The strengths were dependent on the build direction – the vertically built specimens showed lower proof strengths than the horizontal specimens. The laser welds generally exhibited lower microhardness, proof strengths and fracture strains than the PBF base metal which correlated with the observed structure. This work has demonstrated that PBF built parts can be joined by laser welding to form larger components and provided insight into the resulting strength and ductility.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 découle