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Enregistrement W3204734128 · doi:10.1007/s11661-021-06568-z

On the Influence of Alloy Composition on the Additive Manufacturability of Ni-Based Superalloys

2022· article· en· W3204734128 sur OpenAlexfundno aff
Joseph N. Ghoussoub, Yuanbo T. Tang, William J. B. Dick-Cleland, André A. N. Németh, Yilun Gong, D.G. McCartney, A.C.F. Cocks, Roger C. Reed

Notice bibliographique

RevueMetallurgical and Materials Transactions A · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSuperalloyMaterials scienceDesign for manufacturabilityCrackingDifferential scanning calorimetryAlloyStress relaxationDuctility (Earth science)CreepMetallurgyComposite materialThermodynamicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The susceptibility of nickel-based superalloys to processing-induced crack formation during laser powder-bed additive manufacturing is studied. Twelve different alloys—some of existing (heritage) type but also other newly-designed ones—are considered. A strong inter-dependence of alloy composition and processability is demonstrated. Stereological procedures are developed to enable the two dominant defect types found—solidification cracks and solid-state ductility dip cracks—to be distinguished and quantified. Differential scanning calorimetry, creep stress relaxation tests at 1000 °C and measurements of tensile ductility at 800 °C are used to interpret the effects of alloy composition. A model for solid-state cracking is proposed, based on an incapacity to relax the thermal stress arising from constrained differential thermal contraction; its development is supported by experimental measurements using a constrained bar cooling test. A modified solidification cracking criterion is proposed based upon solidification range but including also a contribution from the stress relaxation effect. This work provides fundamental insights into the role of composition on the additive manufacturability of these materials.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,181 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations74
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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