Phase Field Modelling of Microstructure Evolution of Cold-Sprayed Ni-Ti Composite upon Post-Spray Heat Treatment
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Cold spray (CS) is a promising solid-state additive manufacturing method. The interesting physics involved in the CS process including cold, high strain rate, adiabatic and severe plastic deformation results in a unique and complex structure of CS deposits at different length scales that directly determines the properties of the deposits. Therefore process- structure properties (performance) (PSP) linkages explorations are pivotal. Integrated computational materials engineering (ICME) methods in complement with experimental analyses are required to evaluate materials properties and behaviour in PSP links exploration. Finite element modelling is used to simulate the thermomechanical response of materials and evolution of field variables in CS, i.e stress, strain, strain rate, and temperature, at structural scales. Molecular dynamics modellings of nano-particle impact have provided useful insights into atomic-scale phenomena of individual particle impact while the modelling of microstructure evolution in micro and mesoscale has yet to be investigated. In this study, we developed and implemented a thermodynamic phase field simulation method to capture the structure evolution of CS composite Ni-Ti deposit upon post-spray heat treatment (PSHT) in microstructure scale. The external or internal stimuli such as heat and strain either generated in the system because of phase transformation or stored as internal energy upon CS process are accounted for. The interface mobility and microstructure development are calculated by minimization of Gibbs free energy of the system. The comparison of the simulated microstructure with experimental results confirms that the phase field modelling precisely predicts the microstructure evolution of the CS deposits upon PSHT.
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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 | 0,000 |
| 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 ».