Influence of Combined Heat Treatment and Hot Isostatic Pressure (HT-HIP) on Titanium Aluminide Processed by L-PBF
Notice bibliographique
Résumé
Postprocessing is essential for improving titanium aluminide (TiAl) microstructure and part quality after using the laser powder bed fusion (L-PBF) method. It has been reported that Ti-48Al-2Cr-2Nb (%at) processed by L-PBF has internal defects and low fracture toughness. Microstructure control by heat treatment (HT) showed a significant improvement in the ductility of the material. Alternatively, hot isostatic pressing (HIPing) could be applied to reduce the residual stresses and internal defects formed during the L-PBF. Combining the benefits of these two subsequent processes into a single predetermined process is appealing for Ti-48Al-2Cr-2Nb (%at) to minimize cost. This work presents a novel strategy to postprocess L-PBF TiAl by applying combined heat treatment and hot isostatic pressing in one process, namely HT-HIP. The process includes three cycles with different conditions (i.e., temperature, time, and pressure). These conditions were determined to achieve improved part quality and microstructure. The results show that the tensile residual stresses decreased from a peak of 249 MPa in the as-built sample to compressive stresses that peaked at −90 MPa after the HT-HIP process. The number and size of internal defects could be greatly reduced. The defects were transformed into a regular spherical shape, which is good in terms of fatigue strength. Additionally, a duplex microstructure with lamellar α2/γ colonies could be introduced for better ductility. Different levels of duplex microstructure could be achieved along with the process cycles. The grain structure using EBSD analysis showed refined equiaxed grains, which demonstrate better strength after the HT-HIP process. Twinning boundaries were also observed in the HT-HIP sample. The grain orientation tendency to the build direction significantly reduced after the HT-HIP process. The nanoindentation test was applied to evaluate the nanohardness of the as-built and HT-HIP samples. It could be demonstrated that the nanohardness is dependent on the formed phases and lamellar density inside the grains. The mean hardness value was 8.19 GPa for the as-built sample, while it was 5.48 GPa for the HT-HIP sample.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».