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Enregistrement W4403548255 · doi:10.1016/j.heliyon.2024.e39522

Effect of energy density on down surface characteristics of AlSi10Mg alloy fabricated via selective laser melting

2024· article· en· W4403548255 sur OpenAlexaff
Cheol Kang, Gun-Hee Kim, Won Rae Kim, Taeg Woo Lee, Hyun Soo Kang, Min Ji Ham, Seon‐Jin Choi, Hye Yoon Choi, Ki-Seung Kim, Hyo Tae Kim, Hyung Giun Kim

Notice bibliographique

RevueHeliyon · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesKorea Institute of Industrial Technology
Mots-clésSelective laser meltingAlloyMaterials scienceLaserEnergy densityMetallurgyComposite materialEngineering physicsOpticsMicrostructureEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The correlation between surface roughness and energy density in the down surface area of AlSi10Mg alloy manufactured by selective laser melting was analyzed. This study investigated the relationship between the contour melt pool shape and surface roughness in the down surface area across an energy density range of 10-150 J/mm³. As the energy density increased, the contour melt pool in the down surface area became more stable, which significantly influenced surface roughness. Low energy density resulted in the unstable formation of the contour melt pool, leading to a deterioration in surface quality, whereas high energy density promoted the stable formation of the melt pool. Sufficient energy density is essential for the complete formation of the contour melt pool on the down surface, which plays a crucial role in reducing surface roughness. However, within the energy density range where the contour melt pool is fully formed, keyhole defects may occur, and it can be anticipated that these defects may worsen at energy densities exceeding the critical threshold.

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)0,000
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,578

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,203 · 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'admission1
Résumé présentoui

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