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Enregistrement W3201163379 · doi:10.3390/met11091423

Fatigue Improvement of Additive Manufactured Ti–TiB Material through Shot Peening

2021· article· en· W3201163379 sur OpenAlexafffund
Liza‐Anastasia DiCecco, Mehdi Mehdi, Afsaneh Edrisy

Notice bibliographique

RevueMetals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcMaster UniversityUniversity of Windsor
Mots-clésMaterials scienceShot peeningElectron backscatter diffractionMicrostructureUltimate tensile strengthPeeningScanning electron microscopeFatigue limitComposite materialMetallurgyResidual stress

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, fatigue improvement through shot peening of an additive manufactured Ti–TiB block produced through Plasma Transferred Arc Solid Free-Form Fabrication (PTA-SFFF) was investigated. The microstructure and composition were explored through analytical microscopy techniques such as scanning and transmission electron microscopy (SEM, TEM) and electron backscatter diffraction (EBSD). To investigate the isotropic behavior within the additive manufactured Ti–TiB blocks, tensile tests were conducted in longitudinal, diagonal, and lateral directions. A consistent tensile behavior was observed for all the directions, highlighting a nearly isotropic behavior within samples. Shot peening was introduced as a postmanufacturing treatment to enhance the mechanical properties of AM specimens. Shot peening led to a localized increase in hardness at the near-surface where stress-induced twins are noted within the affected microstructure. The RBF-200 HT rotating-beam fatigue machine was utilized to conduct fatigue testing on untreated and shot-peened samples, starting at approximately 1/2 the ultimate tensile strength of the bulk material and testing within low- (<105 cycles) to high-cycle (>105 cycles) regimes. Shot-peened samples experienced significant improvement in fatigue life, increasing the fitted endurance limit from 247.8 MPa for the untreated samples to 318.3 MPa, leading to an increase in fatigue resistance of approximately 28%.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,996

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)0,0050,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,225 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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