Process Parameter Optimization of 2507 Super Duplex Stainless Steel Additively Manufactured by the Laser Powder Bed Fusion Technique
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Laser powder bed fusion is an attractive technology for producing high-strength stainless steel alloys. Among the stainless steels, 2507 super duplex stainless steel (2507 SDSS) is known for its excellent combination of corrosion resistance and high strength. Although there are some studies that aimed at optimizing the laser powder bed fusion (LPBF) printing parameters to print highly dense 2507 SDSS parts; However, a full optimization study is not reported yet. This study aims at optimizing the printing parameters for 2507 SDSS, namely: laser power, scan speed, and hatch distance. The response surface methodology was used in generating a detailed design of experiment to investigate the different pore formation types over a wide energy density range (22.22–428.87 J/mm3), examine the effects of each process parameter and their interactions on the resulting porosity, and identify an optimized parameter set for producing highly dense parts. Different process parameters showed different pore formation mechanisms, with lack-of-fusion, metallurgical or gas, and keyhole regimes being the most prevalent pore types identified. The lack-of-fusion pores are observed to decrease significantly with increasing the energy density at low values. However, a gradual increase in the keyhole pores was observed at higher energy densities. An optimal energy density process window from 68.24 to 126.67 J/mm3 is identified for manufacturing highly dense (≥99.6%) 2507 SDSS parts. Furthermore, an optimized printing parameter set at a laser power of 217.4 W, a scan speed of 1735.7 mm/s, and a hatch distance of 51.3 µm was identified, which was able to produce samples with 99.961% relative density. Using the optimized parameter set, the as-built 2507 SDSS sample had a ferrite phase fraction of 89.3% with a yield and ultimate tensile strength of 1115.4 ± 120.7 MPa and 1256.7 ± 181.9 MPa, respectively.
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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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle