Improving tensile properties by varying the welding conditions of the passes of the double-sided friction stir welding of AZ31B magnesium alloy
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to improve the tensile properties of the double-sided friction stir welded joints of AZ31B magnesium alloy by simultaneously varying the process parameters of the 1st and 2nd passes based on the design matrix developed using response surface methodology . The twenty numbers of welded joints fabricated as per the design matrix were evaluated for tensile strength , followed by the microstructural characterization, microhardness evaluation, and fractographic analysis of the optimized welded joint . A strong interaction among the rotational speed of the 1st and 2nd passes was noticed on the ultimate tensile strength . The EBSD analysis of the optimized welded joint revealed that the mutual variation of the process parameters for 1st and 2nd passes led to the inhomogeneous distribution of fine and ultra-fine grains within the overlap region (OR). The extensive grain refinement in the OR compared to the stir zones (SZ) of 1st and 2nd passes significantly improved the microhardness of the joint, followed by the attainment of ≈ 84 % joint efficiency and ∼ 12 % percentage elongation. The fractographic analysis of the fractured tensile specimen revealed the mixed brittle and ductile fracture morphology for the DS-FSW joint as compared to the dominating ductile fracture behavior for the base material. The abnormal texture variation introduced within the interface of the OR and SZ of the 1st pass formed the weakest bonded region of the optimized DS-FSW joint.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».