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Enregistrement W4389470582 · doi:10.1002/cjce.25152

The impacts of post‐processing treatments done under reactive and non‐reactive atmospheres on the densification of binder jetting parts

2023· article· en· W4389470582 sur OpenAlexafffundvenue
Alice Goffin, Martin D. Lennox, Wendell Raphael, Daniel Therriault, Jason R. Tavares

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentre de Recherche sur les Systèmes Polymères et Composites à Haute Performance
Mots-clésMaterials scienceSinteringPorosityComposite materialReactive materialThermalGloveboxOxideArgonMetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract At the intersection between chemical and materials engineering, binder jetting is an additive manufacturing technique that foregoes many of the limitations of the conventional metal 3D printing technique. Binder composition and thermal post‐processing influence final part quality. Herein, three different atmospheres, ranging from reactive (air) to non‐reactive (vacuum, argon), are studied to determine their effect on the quality of binder jetting printed parts after thermal treatments, namely debinding and sintering. These parts were printed using SS316L powder. Samples debound in air were negatively affected as they presented high porosities and low densities, averaging 6.80 (±0.4) g/cm 3 , whereas samples debound and sintered under vacuum demonstrated the best outcome with low porosities and high densities, averaging 7.65 (±0.1) g/cm 3 . This study highlights how oxide formation during debinding causes ferrite phase formation during sintering and how it affects atomic diffusion in the samples during both thermal treatments. This research also demonstrates the respective effects of these on the densification and porosity of parts.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,148
Score d'incertitude au seuil0,286

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,193 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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