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Enregistrement W4406198902 · doi:10.1016/j.msea.2024.147782

High strain rate compressive behavior of laser powder bed fused Inconel-718

2025· article· en· W4406198902 sur OpenAlexafffund
Navid Hasani, C. Dharmendra, Reza Alaghmandfard, Mohsen Keshavarzan, Foroozan Forooghi, Mehdi Sanjari, Babak Shalchi Amirkhiz, G.D. Janaki Ram, Hadi Pirgazi, Léo Kestens, A.G. Odeshi, Mohsen Mohammadi

Notice bibliographique

RevueMaterials Science and Engineering A · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensNatural Resources CanadaBritish Columbia Institute of TechnologyUniversity of SaskatchewanUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesAtlantic Canada Opportunities Agency
Mots-clésMaterials scienceInconelCompressive strengthStrain rateStrain (injury)Composite materialLaserOpticsMedicineAlloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Inconel-718 (IN718) is extensively utilized in the aerospace industry, notably in applications such as aircraft engines, facing a constant risk of foreign object impact loadings. Limited studies exist on the dynamic behavior of IN718 under high strain rate loadings, crucial for addressing the challenges of elevated operational temperatures and impact risks in aircraft engines. The dynamic deformation behavior of IN718 samples processed by laser powder bed fusion (LPBF) was studied at varying strain rates. True stress-strain curves showed rapid flow stress increase and semi-serrated stress-strain curves due to strain hardening and thermal softening competition. AMS 5664 heat treatment borrowed from the aerospace materials specifications (AMS) for nickel alloys led to a 28% increase in ultimate compressive strength (UCS) at high strain rates. The aging treatment led to precipitation of uniformly distributed strengthening γ" and γ' phases. Scanning electron microscopy (SEM) and transmission electron microscopy (TEM) investigations revealed adiabatic shear band (ASB) formation during high strain-rate deformation, indicating local temperature rise. High-density dislocation networks and nanoscale γ" and γ' precipitates enhanced IN718 strength by inhibiting dislocation motion. Electron backscatter diffraction (EBSD) analysis highlighted texture changes, and the impact of strain rate on grain size distribution was observed. Slip activity increased after heat treatment, influencing ductility. Analysis of twins, kernel average misorientation (KAM), low-angle grain boundaries (LAGBs), and high-angle grain boundaries (HAGBs) were performed to investigate their contribution to the strength properties. Fracture surface analysis at 5150 s −1 revealed a complex mechanism, with outer regions exhibiting ductile features and inner regions indicating shear fracture. The Chang-Asaro (CA) model predicted IN718 flow behavior under high strain rates, subsequently incorporated into ABAQUS Explicit software for numerical simulation. Lagrangian smoothed particle hydrodynamics (SPH) in combination with the VUHARD subroutine were employed to simulate the SHPB experiments. The constitutive model incorporated in the subroutine accurately captured the nonlinear behavior of the specimens, such as equivalent plastic strain and temperature. The results demonstrated a strong validation between the experimental and numerical methodologies. • The dynamic mechanical behavior of IN718 at high strain rates was investigated. • Heat treatment increased the toughness in IN718 and resulted in a 28% UCS boost. • The strain-rate effect on dynamic deformation and fracture strain were observed. • Texture analysis indicated a shift from {100} to {110} with an increased strain rate. • Chang-Asaro and Lagrangian SPH were used for constitutive modeling and simulation.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,656

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations8
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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