Grain Structure Formation and Texture Modification through Multi-Pass Friction Stir Processing in AlSi10Mg Alloy Produced by Laser Powder Bed Fusion
Notice bibliographique
Résumé
A new strategy is proposed to modify the grain structure and crystallographic texture of laser-powder bed fusion AlSi10Mg alloy using multi-pass friction stir processing (FSP). Accordingly, 1-3 passes of FSP with 100% overlap were performed. Scanning electron microscopy and electron backscattered diffraction were used for microstructural characterization. Continuous dynamic recrystallization and geometric dynamic recrystallization are the governing mechanisms of grain refinement during FSP. The stir zones have bimodal grain structures containing large and fine grains. The multi-pass FSP caused a considerable increase in the volume fraction of the large-grained area in the stir zone, which contained higher values of low-angle boundaries and sharp shear texture components of B(11¯2)[110] and B¯(1¯12¯)[1¯1¯0]. The formation of low-energy grain boundaries in the stir zone and alignment of the low-energy crystallographic planes with the surface of the sample made the strategy of using multi-pass FSP a promising candidate for corrosion resistance enhancement in future studies. Moreover, the detailed evolution of the grains, texture components, grain boundaries, and Si particles is discussed.
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».