Applicability of Laser Polishing on Inconel 738 Surfaces Fabricated Through Direct Laser Deposition
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.
Notice bibliographique
Résumé
Today's manufacturing industry requires novel technologies capable to improve process versatility, rapidity as well as the surface quality of the parts fabricated through additive manufacturing.A cost/process-effective manufacturing solution capable to meet these requirements is represented by the direct laser deposition (DLD) technology.DLD is essentially an additive manufacturing (AM) process that can accurately fabricate complex freeform geometries.The main drawback of DLD is constituted by the reduced surface quality that is in fact an unavoidable characteristic of the AM processes.It was found that the best areal surface roughness (Sa) occurs on the front wall characterized by a +90 angle (or clockwise rotation) between DLD feed and flow vectors.More specifically, while the front wall is characterize by Sa = 0.704m, the rear/back wall (-90 or counterclockwise rotation) is characterized by Sa = 3.861m because powder is distributed and affixed in an already solidifying molten pool.To counteract this DLD process inconsistency, high-speed laser polishing (LP) can be used as a post processing technique capable to significantly improve the post-DLD surface quality.Along these lines, LP can eliminate and/or reduce the time and the cost of post-DLD surface finishing operations.Preliminary experimental results demonstrate that LP improves the quality of DLDgenerated surfaces by decreasing with up to 70% the surface roughness (Sa LP(90deg) = 0.211 m, Sa LP(-90deg) = 0.444 m) through a redistribution of melted micro-peaks into micro-valleys.The combination of these two laser-based technologies offers an economic, ergonomic, and ecologic fabrication option and opens up avenues for future implementations of computer-based adaptive control, self-optimization, and online monitoring techniques.
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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) | 0,001 | 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 découle