Enhanced manufacturing quality and mechanical performance of laser powder bed fused TiC/AZ91D magnesium matrix composites
Notice bibliographique
Résumé
The addition of ceramic reinforcements provides a promising approach to achieving high-performance magnesium matrix composites. In this work, AZ91D magnesium alloys and 2 wt.% TiC/AZ91D composites have been manufactured by laser powder bed fusion (LPBF) with variations of laser processing parameters. The effect of TiC reinforcement addition on the laser absorption behaviors, forming quality, microstructure evolution and mechanical properties of the magnesium alloys is investigated. The TiC addition improves the interactions of laser with alloy powder and laser absorption rate of alloy powder, and decreases powder spatter of powder bed. The results show that high relative density of ∼99.4% and good surface roughness of ∼12 µm are obtained for the LPBF-fabricated composites. The TiC addition promotes the precipitation of β-Mg17Al12 in the alloys and the transformation of coarse columnar to fine equiaxed grains, where the grains are refined to ∼3.1 µm. The TiC/AZ91D composites exhibit high microhardness of 114.6 ± 2.5 HV0.2, high tensile strength of ∼345.0 MPa and a uniform elongation ∼4.1%. The improvement of tensile strength for the composites is ascribed to the combination of grain refinement strengthening and Orowan strengthening from β-Mg17Al12 precipitates and Al8Mn5 nanoparticles. In the composites, the unmelted TiC particles can act as an anchor for the network structure of β-Mg17Al12 precipitates, effectively impeding crack propagation and enhancing their performance. This work offers an insight to fabricating high-performance magnesium matrix composites by laser additive manufacturing.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».