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Enregistrement W4398749343 · doi:10.1016/j.jmatprotec.2024.118448

Temporal modulation of the laser emission power for microstructural manipulation in powder bed fusion

2024· article· en· W4398749343 sur OpenAlexaff
Leonardo Caprio, William J. Reynolds, Ali Gökhan Demir, Adam T. Clare, Barbara Previtali

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Processing Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMinistero dell'Istruzione e del MeritoEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of Nottingham
Mots-clésFusionMaterials scienceLaserModulation (music)Power (physics)OptoelectronicsMetallurgyOpticsAcousticsPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Continuous Wave (CW) emission is typically employed in powder bed fusion by laser beam melting (PBF-LB/M) to additively manufacture components. Contemporary fiber laser sources also provide time-varying emission profiles which may be exploited to modify the microstructural characteristics of the depositions. In order to explore the wide range of possibilities enabled by temporal waveform modulation of the power, in the present research experimental data was coupled to a digital model of the PBF-LB/M process to develop a methodological framework to investigate the solidification mechanisms induced by different emission profiles. Detailed metallurgical analysis was conducted on single track deposition obtained with different emission modes corresponding to CW, Square Wave (SQW) and a Ramp Up (RUP) temporal profiles. The process was observed in-situ by means of high speed imaging to characterise the melt pool geometry whilst the microstructure was examined along both the longitudinal and transverse direction of the depositions, exposing grain texture and morphology. Microstructure could be tailored employing different emission profiles whereby band-like columnar grain growth at a 30° inclination with respect to the build direction was obtained with RUP with a strong (100) texture whereas CW emission promoted equiaxed fine grains. SQW emission showed a compromise between columnar and equiaxed grain growth avoiding significant pore formation which was on the other hand present in the case of RUP emission. A Computational Fluid Dynamics (CFD) model was validated by comparing the predicted melt region with the metallographic cross-sections, thus supporting the creation of a digital platform to explore emission profiles in the future. Moreover, the numerical model allowed the observation of the sub-surface melt pool geometry disclosing the dynamics of pore formation which could be associated to keyhole collapse due to abrupt power variations.

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 seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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