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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 OpenAlexafffund
Pingda Ren, Yu Ouyang, Jierui Mu, Sheng Luo, Zijue Tang, Yi Wu, Chu Lun Alex Leung, J.P. Oliveira, Yu Zou, Haowei Wang

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations51
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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