MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4320492329 · doi:10.3390/ma16041559

Multipass Friction Stir Processing of Laser-Powder Bed Fusion AlSi10Mg: Microstructure and Mechanical Properties

2023· article· en· W4320492329 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésFriction stir processingMaterials scienceEquiaxed crystalsMicrostructureUltimate tensile strengthGrain sizeDuctility (Earth science)Rotational speedComposite materialMetallurgyTexture (cosmology)Creep

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effect of multipass friction stir processing (FSP) on the microstructure and mechanical properties of an AlSi10Mg alloy produced by laser-powder bed fusion was investigated. FSP was performed at a rotational speed of 950 rpm and traverse speed of 85 mm/min. The results indicated that FSP destroyed the coarse grain structure in the as-built AlSi10Mg by generating fine and equiaxed grain structures with shear texture components of A1*(111)[1¯1¯2] and A2*(111)[112¯], in addition to causing fragmentation and refinement of the Si networks. FSP reduced the tensile strength slightly but significantly improved ductility. One-pass FSP exhibited superior mechanical properties compared with the two- and three-pass scenarios. The higher strength of the one-pass sample was attributed to the strengthening mechanisms induced by the Si particles, which were grown by repeated FSP. The higher ductility of the one-pass sample was explained using the kernel and grain average misorientations. Furthermore, the post-FSP microstructural evolution and fracture behavior of the samples were 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.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,529

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,198 · 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