The effects of deposited layer thickness on the material and geometrical properties of L-DED processed AISI D2 tool steel
Notice bibliographique
Résumé
This research focuses on the influences of the deposited layer thickness upon the material characteristics, dimensional accuracy, and also the surface roughness of AISI D2 tool steel processed by laser directed energy deposition (L-DED); while layer thickness was varied, the remaining L-DED system parameters were retained at fixed values. After laser deposition, the D2 specimens were assessed without applying any subsequent machining steps. Sample dimensional accuracy was assessed through both manual measurement and computational methods, with the latter using confocal laser scanning microscopy (CLSM). It was shown that increasing the layer thickness decreases the extent of sample overbuilding. The use of lower layer thicknesses reduced the top surface roughness. However, a monotonic effect was not observed for side surface roughness in relation to the deposited layer thickness. In addition, the microstructures of the L-DED samples were evaluated using a combination of scanning electron microscopy (SEM) with associated energy dispersive X-ray spectroscopy (EDS), and X-ray diffraction (XRD). It is shown that a dendritic morphology is formed for the L-DED processed samples, with a columnar grain structure. Furthermore, the primary crystalline phase generated with the dendritic structure was found to be austenite. The indentation hardness values for the L-DED fabricated parts were noted to be larger for thinner deposited layer thicknesses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».