Selective Laser Melting of Stainless Steels: A review of Process, Microstructure and Properties
Notice bibliographique
Résumé
Metal additive manufacturing is revolutionizing how we produce and use materials. Selective Laser Melting (SLM) is one of the most popular additive manufacturing techniques for creating high-performance metal components. Stainless Steel is preferred for additive manufacturing due to its powder form availability, low cost, mechanical properties, and corrosion resistance. However, the complex thermal history and rapid solidification in the SLM process led to an out-of-equilibrium microstructure of resulting components, which can affect their mechanical properties. To better understand the relationship between processing, microstructure, and properties, exploring and enhancing SLM-fabricated stainless-steel components is essential. This review comprehensively overviews the selective laser melting process, key processing parameters, and commonly encountered defects. Furthermore, the study presents a detailed discussion of microstructure, mechanical behavior (including hardness, tensile, and fatigue properties), and corrosion resistance of all SLM-manufactured stainless steel grades, along with the effects of various post-process treatments. This paper reveals that the SLM process can produce stainless steel with satisfactory performance that may exceed conventionally processed materials. However, the final section highlights the challenges and research gaps in this field that must be addressed. Graphical Abstract
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».