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Enregistrement W3199229106 · doi:10.32393/csme.2021.216

Effect Of Printing Parameters On The High Strain Rate Compressive Behaviour Of Additively Manufactured 316L Stainless Steel Alloy

2021· article· en· W3199229106 sur OpenAlex
Kenneth Hukpati, Ali Eliasu, Solomon Boakye–Yiadom, Aleksander Czekanski

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

RevueProgress in Canadian Mechanical Engineering. Volume 4 · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAlloyStrain rateStrain (injury)MetallurgyCompressive strengthComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

316L stainless steel alloy is widely used in hostile environments structural components due to attractive mechanical properties including good corrosion resistance and exceptional strength at high temperatures. The emergence of 3D-printing provides flexibility of 316L stainless steel alloy parts for various structural applications. A decent mix of metal powders, a combination of special printing parameters and printing orientation are however needed to improve the properties of the 3D-printed parts. Therefore, in the current studies, the effect of printing parameters and the build orientation on the microstructure and high strain rate properties of 3D-printed 316L stainless steel alloy was investigated. Printing parameters such as hatch spacing, laser power, scan speed as well as build direction have effect on the high strain rate compressive properties and microstructure of 316L stainless steel alloy. The microstructure will be characterized utilizing Optical Microscopy (OM) and Scanning Electron Microscopy (SEM) for final printed samples. Direct Impact Hopkinson Pressure Bar (DIHPB) will be used to examine the high strain rate deformation and failure modes. The microstructure of the samples was further characterized with Optical Microscopy (OM) and Scanning Electron Microscopy (SEM) post impact.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,856
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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