Functionally Gradient H13 Tool Steel/Oxygen‐Free High Thermal Conductivity Cu Composites Manufactured by Laser‐Directed Energy Deposition
Notice bibliographique
Résumé
H13 tool steel and copper (Cu) functionally gradient materials (FGMs) have been manufactured using laser‐directed energy deposition (L‐DED). Differential scanning calorimetry analysis of H13‐Cu blends shows clear separation of the Fe‐rich and Cu‐rich liquids due to the Fe–Cu miscibility gap. Also, in the analysis, it is determined that there is a large solidification range that will promote solidification cracking. A compositional gradient is produced by changing the powder feed rates in situ within the L‐DED system, to create six different compositions, beginning with 100% H13 at the substrate and ending at 100% Cu. Single‐track clads and three‐layer clad tracks of various H13‐Cu blends are successfully printed onto a wrought H13 substrate. The cross section of the clad samples containing Cu experiences vertical cracking, indicative of solidification cracking. Rectangular FGM samples of H13‐Cu are successfully printed onto a wrought H13 substrate using two different laser powers, namely 400 and 460 W; however, these samples experience major porosity and detrimental transverse cracking issues situated in the ≈25 and ≈45 wt% Cu sections. This is attributed to the Fe–Cu miscibility gap, difference in coefficient of thermal expansion, and Cu being known to promote cracking in steels. Some potential solutions to these issues are discussed.
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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) | 0,002 | 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 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 ».