Laser-Based Additive Manufacturing Processability and Mechanical Properties of Al-Cu 224 Alloys with TiB Grain Refiner Additions
Notice bibliographique
Résumé
This study investigated the impact of TiB grain refiner additions on the microstructural evolution, hot tearing susceptibility, and mechanical properties of Al-Cu 224 alloys to enhance their processing performance during the selective laser melting (SLM) process. A simple laser surface remelting method was utilized to simulate laser-based rapid solidification. The results revealed that the addition of appropriate amounts of TiB grain refiner could completely eliminate the solidification cracks during the laser surface remelting process. The introduction of TiB2 particles in the melt pools through the TiB grain refiner addition changed the grain morphology from a coarse columnar to a fine equiaxed structure, and the grain sizes were reduced from 13 to 15 μm in the base alloys to 5.5 μm and 3.2 μm in the alloys with 0.34 wt% Ti (B-3TiB) and 0.65 wt% Ti (ZV-6TiB) additions, respectively. The hardness values of the modified B-3TiB and ZV-6TiB alloys reached 117 and 130 HV after a T6 heat treatment, which surpassed the hardness of conventional AlSi10Mg alloys by at least 15–30%. This improvement was attributed to the finer grains and nanoscale θ′/θ″ precipitates. The results demonstrate that the TiB grain refiner addition can significantly improve the processability and mechanical properties of Al-Cu 224 alloys for SLM applications, offering a promising solution to the challenge of high hot tearing susceptibility in high-strength aluminum alloys.
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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 ».