Effect Of Printing Parameters On The High Strain Rate Compressive Behaviour Of Additively Manufactured 316L Stainless Steel Alloy
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 |
| 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 ».