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Enregistrement W4240166392 · doi:10.32920/ryerson.14657283.v1

Ultrasonic Spot Welding of Similar and Dissimilar Alloys for Automotive Applications

2021· preprint· en· W4240166392 sur OpenAlexaff
A. Macwan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWeldingSpot weldingMetallurgyIndentation hardnessAutomotive industryWelding jointUltimate tensile strengthFusion weldingAlloyUltrasonic weldingTensile testingHeat-affected zoneComposite materialMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Lightweighting has been regarded as a key strategy in the automotive industry to improve fuel efficiency and reduce anthropogenic environment-damaging, climate-changing, and costly emissions. Magnesium (Mg) alloys and Aluminum (Al) alloys are progressively more used in the transportation industries to reduce the weight of vehicles due to their high strength-to-weight ratio. Similarly, high strength low alloy (HSLA) steel is widely used to reduce gauge thickness and still maintain the same strength, and thereby reduce vehicle weight as well. A multi-material design of automotive structures and parts inevitably involve similar Mg-to-Mg and dissimilar Mg-to-Al, Al-to-steel, and Mg-to-Cu joints. Ultrasonic spot welding (USW) – a solid-state joining technique has recently received significant attention due to its higher efficiency in comparison with conventional fusion welding techniques. In this study, USW was used to generate similar joints of low rare-earth containing ZEK100 Mg alloy sheets and dissimilar ZEK100-to-Al5754, Al6111-to-HSLA steel, and Mg-to-Cu joints at different levels of welding energy or welding time. To optimize welding process and identify key factors affecting the weld strength, microstructural evolution, microhardness test, tensile lap shear test, fatigue test, and fracture analysis were performed on similar and dissimilar ultrasonic spot welded (USWed) joints. Dynamic recrystallization and grain coarsening were observed during Mg-to-Mg similar welding while rapid formation and growth of interface diffusion layer were observed in all dissimilar joints in the present study. It was due to significantly high strain rate (~103 s-1) and high temperature generated via frictional heating during USW. The interface diffusion layer was analyzed by SEM, EDS and XRD phase identification techniques which showed the presence of eutectic structure containing intermetallic compounds (IMCs). As a result, brittleness at the interface increased. The Zn coating in dissimilar USWed Al-to-steel joints eliminated the formation of brittle IMCs of Al-F, which were replaced by relatively ductile AlZn eutectic. The optimum welding energy or welding time during similar and dissimilar USW of lightweight alloys with a sheet thickness of 1-2 mm was in the range of ~500 J to 2000 J (~0.25 s to 1 s).

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,622
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,251 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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