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Enregistrement W4405527893 · doi:10.1016/j.addma.2024.104620

Tailoring mechanical properties and microstructures in laser powder bed fusion of 316 L stainless steel through aluminium alloying and combined ex-situ and in-situ heat treatments

2024· article· en· W4405527893 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAdditive manufacturing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Society of Endocrinology and MetabolismSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungÉcole Polytechnique Fédérale de Lausanne
Mots-clésMaterials scienceIn situAluminiumMetallurgyMicrostructureFusionLaserComposite materialOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser powder bed fusion (LPBF) is a bottom-up manufacturing technique using a high-energy laser to selectively melt metallic alloys, enabling the creation of complex microstructures. While rapid cooling rates and process stochasticity can lead to unpredictable properties, LPBF's layer-wise powder deposition method unlocks unprecedented opportunities for in-situ alloying and microstructure engineering. This work introduces a novel blend of 316 L stainless steel with less than two percent of aluminium, demonstrating the potential for readily tunable microstructures leading to versatile mechanical properties – either as-built or following a post-process heat treatment. Compared to conventional fully austenitic LPBF 316 L, this new alloy solidifies into a combination of large BCC delta-ferrite grains and fine FCC gamma-austenite grains. Medium temperature furnace heat treatments significantly reinforce the BCC phase through the formation of NiAl B2 precipitates, leading to hardness values up to 708 HV. Furthermore, in situ selective laser heat treatments allow the transformation from columnar to equiaxed microstructure in a very short time. This unique alloy therefore appears well suited for tailoring local mechanical properties of phases through appropriate ex situ or in situ heat treatments, paving the way for designing composite-like materials within a single build. • We introduce a novel blend based on the widely used 316 L stainless steel alloy and pure aluminium through in-situ alloying. • We demonstrate a new way of manufacturing next-generation components with spatially optimized properties. • A unique microstructure combining large ferrite grains with fine austenite grains leads to versatile mechanical properties. • Nanometric B2 precipitates form within BCC grains, which allows reaching strengths competing with Ultra-high Strength Steels.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,204 · 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