Investigation of Stress Corrosion Cracking in CMSX-4 Turbine Blade Alloys Using Deep Learning Assisted X-ray Microscopy and Correlative Imaging Workflow
Notice bibliographique
Résumé
Single crystal Ni superalloys are typically used in power generation and aviation applications due to their unique properties. Incidents of failure due increased temperature around root blade regions has caused Type II hot corrosion leading to cracking in blade roots resulting in catastrophic failure [1]. Understanding the failure mechanism and crack characterisation is vital in solving this industrial issue. The complex hierarchical microstructure of single crystal Ni superalloys demands the use of multi-modal, multiscale imaging approach combining non-destructive and destructive methods that enable covering the broad span of length scales ranging from millimetre to nanometer scale in order to get a full understanding of the link between the microstructure and the mechanical behaviour under service conditions. Here we demonstrate a unique workflow of characterization using correlative microscopy combining the information gathered from 3D non-destructive X-ray microscopy aided with deep-learning based algorithms to navigate to specific sites of interest. In the present study, these sites of interests were crack front of deep surface cracks that resulted from stress corrosion cracking and extended nearly 500 um below the surface. We demonstrate combining fs-laser micromachining and focused ion beam milling to precisely isolate a crack tip that was identified from the 3D X-ray tomography data. Furthermore we extend the study to lift out the isolated block from the bulk and utilize it to prepare site-specific TEM lamella and image the remaining block in high resolution 3D FIB tomography producing rich datasets that elucidate the interactions of the cracks with the local microstructure. By extracting the fracture tip, both crystal plasticity and crystal deformity can be studied in detail resulting in orientation tomography of the corroded region of stress. Combining this correlative workflow we are able to demonstrate a unique technique in C-ring analysis and identifying structural defects not visible using typical microscopy techniques. 3D rendering of X-ray microscopy data reconstructed and segmented using deep-learning algorithms. Red features indicate semi-circular surface cracks formed due to stress-corrosion cracking. Green features represent voids seen along the dendritic direction of the single crystal CMSX-4 nickel based super alloy sample. FIB cross-section of the surface crack illustrates the γ/ γ” phases along with secondary transverse cracks. Top surface illustrates the corrosion products
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».