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Enregistrement W4226478200 · doi:10.3389/fmats.2021.759669

An Efficient Track-Scale Model for Laser Powder Bed Fusion Additive Manufacturing: Part 2—Mechanical Model

2021· article· en· W4226478200 sur OpenAlexafffund
Reza Tangestani, Trevor Sabiston, Apratim Chakraborty, Lang Yuan, Nicholas Krutz, Étienne Martin

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensPolytechnique MontréalUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésResidual stressMaterials scienceLaserLaser power scalingSuperalloyUltimate tensile strengthFusionLaser scanningResidualDiffractionThermalTrack (disk drive)Composite materialOpticsMechanical engineeringComputer scienceAlgorithmMicrostructurePhysicsEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is the second of two manuscripts that presents a computationally efficient full-field deterministic model for laser powder bed fusion (LPBF). The Hybrid Line (HL) thermal model developed in part I is extended to predict the in-process residual stresses due to laser processing of a nickel-based superalloy, RENÉ 65. The computational efficiency and accuracy of the HL thermo-mechanical model is first compared to the exponential decaying heat input model on a single-track simulation. LPBF thin-wall builds with three different laser powers and four printing patterns are evaluated in this study and compared with part-scale simulations. The simulations show good agreements with the experimental X-Ray diffraction measured residual stresses. Compared to the laser power, the scanning pattern is demonstrated to have significant effects on residual stresses. Laser scan patterns utilizing short laser paths generate lower tensile stress along the longitudinal direction of the part and higher compressive stress along the build direction.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations35
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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