Atomic clusters induced rapid hardening behavior in an early stage of isothermal aging for a high-strength Al alloy produced by laser powder bed fusion additive manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Due to the transient interaction between laser and powder and layer-by-layer rapid melting and solidification, laser additive manufacturing-fabricated metal components can exhibit unique microstructure evolution behaviors and strengthening mechanisms that are normally not available in traditional processes. In this work, a previously unreported rapid hardening behavior at the very early stage of isothermal aging for laser powder bed fusion-processed high-strength Al-5024 alloy was revealed. The microstructures and mechanical properties of specimens aged from 10 min to 120h were systematically analyzed. It showed that the specimens underwent two peak hardening processes during an isothermal aging at 325 °C. The mechanical properties of the specimens including microhardness, yield strength, and elastic modulus were significantly enhanced after an extremely short aging time of 10 min and then reached a secondary peak hardening at an aging time of 4h, where the yield strength of 450 ± 10.3 and 463.2 ± 13.2 MPa were obtained, respectively. The unusual aging responses were attributed to the formation and decomposition of Sc-rich clusters with a high number density of 2.7 × 1023 m−3 and nano-size of 2.71 nm. These clusters were characterized by transmission electron microscopy analyses and further supported by differential scanning calorimetry measurements, where a significantly higher activation energy of 147.6 ± 21.1 kJ/mol corresponding to the precipitation/coarsening process of Al3(Sc,Zr) was measured for rapid hardening specimens. In addition, the relationship between the aging process, the evolution of nano-precipitates, and the mechanical properties was systematically demonstrated.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».