A study on effect of laser overlay welding parameters of stainless steel 301 LN: tensile test, microstructure analysis and microhardness evaluation
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the effects of laser overlay welding parameters on the performance of stainless steel 301 LN. The correlation between welding conditions and material characteristics was explored through systematic experiments involving tensile testing, microstructure analysis and microhardness evaluation. The study reveals that optimizing welding parameters, such as laser power, laser speed and oscillation amplitude, significantly enhances both the mechanical strength and microstructural features of stainless steel 301 LN. The results show the maximum strength was achieved using a power of 3 kW, 2 m/min speed, oscillation amplitude of 1.5 mm and focal position of 6 mm. The microhardness results displayed a significant drop in the centre of the welded zone due to thermal dynamics. Additionally, the findings of fractography results highlighted how minimum and maximum welding parameters affect the fracture characteristics and integrity of welded joints. The study also revealed a complex range of microstructures, including skeletal, vermicular and lathy ferrite formations. The microstructural images provide valuable insights into the size and distribution of lathy ferrites, and the transformation of delta-ferrite to austenite, contributing to a comprehensive understanding of the welding process. Overall, this research contributes to the ongoing efforts to refine manufacturing processes and applications for stainless steel.
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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 | 0,001 |
| 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 ».