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Enregistrement W4400696307 · doi:10.1007/s12598-024-02851-1

Thermal cycling on microstructure and mechanical properties of laser powder bed fusion manufactured IN738LC alloy

2024· article· en· W4400696307 sur OpenAlexaff
Yong Hu, Cheng Chu, X. Zhang, Dong Zhang

Notice bibliographique

RevueRare Metals · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensNickel Institute
Organismes subventionnairesLanzhou University of Technology
Mots-clésMicrostructureMaterials scienceTemperature cyclingFusionAlloyMetallurgyCyclingLaserComposite materialThermalOpticsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigated the impact of thermal cycling effects on the microstructure and mechanical properties of IN738LC alloy manufactured by laser powder bed fusion, considering different volumetric energy densities (VEDs) and interlayer times (ILTs) as part of the experimental parameters. The results show that low VED and long ILT samples displayed superior quality, with an average grain size of 10.97 μm and relatively low strain accumulation level. In contrast, samples with high VED and long ILT exhibit increased cracking and porosity, the average grain size is 14.63 μm and present higher strain accumulation degree. The nano‐primary MC phase within the alloy transformed into a spherical secondary MC phase inside the grain and a polygonal secondary MC phase on the grain boundary. In the low VED and long ILT, the mean equivalent diameter (MED) of MC carbide within the grain and on the grain boundary was 63 and 140 nm, respectively, the tensile strength was 1072 ± 21 MPa. By contrast, for the high VED and long ILT, the MED of MC carbide in the grain and on the grain boundary were 47 and 105 nm, respectively, and the tensile strength was 794 ± 31 MPa. The tensile strength of high VED and long ILT decreased by 26% compared with low VED and long ILT.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations13
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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