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Enregistrement W4407164333 · doi:10.1016/j.pmatsci.2025.101449

Metal powder atomization preparation, modification, and reuse for additive manufacturing: A review

2025· review· en· W4407164333 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueProgress in Materials Science · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesFundação para a Ciência e a TecnologiaNational Key Research and Development Program of ChinaEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of TorontoNational Natural Science Foundation of ChinaUK Research and Innovation
Mots-clésMaterials scienceReuseMetallurgyMetal powderMetalPowder metallurgySinteringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Additive manufacturing (AM) processes are pivotal in various manufacturing industries due to their efficiency and ability to produce parts with complex structures and shapes. Metal powders, essential as feedstock for AM, especially in direct energy deposition (DED) and powder bed fusion (PBF) processes, have garnered significant attention from academia and industry. However, a comprehensive review focusing on the entire lifecycle of powders for AM is currently lacking. This review provides an exhaustive overview of powders used in AM, covering powder preparation methods, modification, and reuse. We critically discuss and compare various powder preparation techniques and review their properties, characterization methods, and impacts on AM processes. Here, we also summarize powder modification methods and improvements in powder properties and AM-produced parts. Finally, we address the reuse of powders in AM fabrication, including strategies, effects, and assessments of reusability post-manufacturing, which are crucial for reducing AM-associated costs. This work offers a state-of-the-art perspective in preparation, modification, and reuse of metal powders in AM.

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)0,001
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,878
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,346
Écart entre enseignants0,317 · 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