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Enregistrement W4401545163 · doi:10.3390/jmmp8040176

Laser Powder Bed Fusion of Superelastic Ti-Ni Lattice Structures: Process Design and Testing

2024· article· en· W4401545163 sur OpenAlexafffund
Anatolie Timercan, Donatien Campion, Patrick Terriault, Vladimir Braïlovski

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing and Materials Processing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGyroidMaterials scienceDiamondFusionAusteniteShape-memory alloyLattice constantDiamond cubicComposite materialLattice (music)PorosityCompressibilityMetallurgyThermodynamicsMicrostructureOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser powder bed fusion allows the production of complex geometries and eases the shaping of difficult-to-transform materials, such as near-equiatomic Ti-Ni shape memory alloys. In this study, a numerical model was used to select 11 sets of printing parameters with different volumetric energy densities (VEDs) and build rates (BRs) to produce bulk Ti-50.26at%Ni alloy specimens. The manufactured specimens were studied in terms of their structural integrity, printed density, chemical composition, transformation temperatures, and crystalline phases. At high VEDs and low BRs, a significant decrease in the nickel content was observed. VED = 90 J/mm3 and BR = 10 cm3/h yielded a printed density of 99.94% and an austenite finish temperature of Af = 26.3 °C. The same printing conditions were used to produce 60% porous diamond and gyroid lattice structures. After heat treatment at 500 °C for 30 min, the diamond lattices manifested larger apparent recovery strains (7 vs. 6%), higher compliance (2.9 vs. 3.4 GPa), and similar yield stresses (~48 MPa) compared to their gyroid equivalents. The numerical model predicted that at an equivalent apparent compression strain of 6%, only a ~2% volume fraction of the diamond lattice material underwent plastic deformation as compared to ~20% for its gyroid equivalent.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,763

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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