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Enregistrement W4386851401 · doi:10.1016/j.jmrt.2023.09.158

Interfacial microstructure, element diffusion, mechanical properties and metallurgical bonding mechanism of 316L-AlSi10Mg multi-material parts fabricated by laser powder bed fusion

2023· article· en· W4386851401 sur OpenAlexaff
H. Miao, Farazila Yusof, Mohd Sayuti Ab Karim, Bo Wu, Sufian Raja, Mahmoud Z. Ibrahim, Izhar Aziz, D.L. Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Research and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesUniversiti Malaya
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureIntermetallicMetallurgyIndentation hardnessUltimate tensile strengthPorosityComposite materialAlloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work explored the interfacial microstructure, element diffusion, mechanical properties and metallurgical bonding mechanism of 316L-AlSi10Mg multi-material parts fabricated by laser powder bed fusion (LPBF). Experimental results revealed that insufficient volumetric energy density (VED) of the laser caused lack-fusion porosity in the 316L-AlSi10Mg transition zone, while too high VED produced keyhole-induced porosity defects. Using the optimal process parameters, multi-material parts can be produced with a good interface metallurgical bonding without significant defects. The partial Fe-FCC phase in 316L stainless steel changed into the Fe-BCC structure, and this shift has also changed the preferred orientation of the grains. The intermetallic compound Al5Fe2 and AlFe phases were found in the transition zone. In addition, Al-Fe icosahedral quasicrystals with five-fold symmetry were found at the boundary of the molten pool, which was caused by an extremely high cooling rate. The tensile strength of 316L-AlSi10Mg specimens is higher than that of AlSi10Mg but lower than that of 316L. In contrast to the 316L and AlSi10Mg regions, the fracture mechanism of multi-material fusion zone exhibits a quasi-cleavage fracture mode. The Vickers microhardness of the Al-Fe interface zone was higher than that of 316L with an average value of 235.57 HV0.2 and AlSi10Mg with 124.59 HV0.2, and the interfacial maximum hardness reached 526.68 HV0.2, which was caused by the very hard intermetallic compound Al5Fe2 and AlFe. The metallurgical bonding mechanism of multi-materials was that the dissimilar metals were mixed and in-situ alloyed in the molten pool by the Marangoni convection-induced strong circular flow during LPBF processing.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,239 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations36
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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