On the Processability and Microstructural Evolution of CuCrZr in Multilayer Laser-Directed Energy Deposition Additive Manufacturing via Statistical and Experimental Methods
Notice bibliographique
Résumé
Laser-directed energy deposition (LDED) is a promising technology for coating, repairing, and building near-net-shape 3D structures. However, the processing of copper alloys, specifically, has presented a significant challenge due to their low laser absorptivity at the 1060 nm laser wavelength and high thermal conductivity. This study undertook a methodical examination by employing a 2 kW disk laser, operating at a wavelength of 1064 nm, and a coaxial nozzle head to comprehensively examine the processability of the highly conductive CuCrZr alloy for expanding the range of materials that can be successfully processed using LDED. The investigation focuses not only on optimizing the input process parameters that are the laser power, scanning speed, powder feed rate, and overlap ratio, but also on planning the toolpath trajectory, as these factors were found to exert a substantial influence on processability, geometrical accuracy, and the occurrence of defects such as lack of fusion. The optimal toolpath trajectory discovered involved implementing a zigzag strategy combined with a 90° rotation of the scanning direction. Additionally, a start point rotation was considered between each layer to even out the deposition of the layers. Moreover, a contour with a radial path at the corners was introduced to enhance the overall trajectory. Based on the hierarchal experimental study, the appropriate ranges for the key process parameters that leads to 99.99% relative density have been identified. They were found to be from 1100 up to 2000 W for the laser power (P), and from 0.003 up to 0.016 g/mm for the amount of powder that is fed to the melt pool distance (F/V). Regarding the influence of process parameters on the microstructure of the samples with equal deposition height, it was observed that varying combinations of process parameters within the optimal processing window resulted in variations in grain size ranging from 105 to 215 µm.
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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 | 0,001 | 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 ».