Investigation of Liquid Metal Embrittlement during Resistance Spot Welding of Martensitic Steel with Zn Jet Vapor-Deposited Coating
Notice bibliographique
Résumé
Advanced high-strength steels protected by zinc coatings have contributed to a reduction in CO2 emissions in the automotive industry. However, the liquid metal embrittlement (LME) of the Fe/Zn couple induced by simultaneously acting stresses and high temperatures during resistance spot welding could be the cause of unexpected failure. We investigated the possible risk of LME in spot-welded martensitic steel with Zn jet vapor-deposited coating and its influence on weld strength. The weld nugget cross-sections were analyzed (optical microscopy, SEM-EDS), and their tensile shear strengths were compared with their uncoated counterparts. LME cracks were observed in all samples meeting the process window (6, 6.5, 7 kA) located at the edge of the sheet/electrode indentation area. The frequency and length of cracks increased with current, and the occurrence of Zn within cracks indicated the LME mechanism. The shear tests showed the Zn-coated sample underwent a decrease in tensile shear strength that was most evident at a welding current of 7 kA (13.2%). However, LME was excluded as a cause of lower strength. The decrease was attributed to the smaller nugget diameter and the thin slit of Zn coating remaining in the weld notch.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».