Ultrasonic pulsed waterjet peening of Ti-6Al-4 V manufactured by laser powder bed fusion
Notice bibliographique
Résumé
Laser powder bed fusion (L-PBF) processed metal components invariably possess poor surface quality in their as-built state, along with high tensile residual stresses. In order to optimize the surface properties and mitigate the adverse effects of L-PBF fabrication, the implementation of an appropriate post-processing surface treatment is essential. In the present study, Ti-6Al-4 V samples were fabricated by the L-PBF method, and showed an initial surface roughness, Ra, of ∼17 μm with pronounced anisotropic tensile residual stresses. Ultrasonic pulsed waterjet (UPWJ) was subsequently applied as a novel and environmentally benign surface peening technique for the L-PBF Ti-6Al-4 V parts. Samples were UPWJ peened either in the as-built state or following machining, through either a milling or grinding step applied to the L-PBF samples. It is demonstrated that the post-peening roughness could be reduced to Ra ≤1 μm through surface machining following by UWPJ peening, which was accompanied by the introduction of substantial compressive residual stresses up to approximately −800 MPa. Machining of the L-PBF parts, followed by UPWJ peening, led to a significant enhancement in scratch hardness (HS p ), exhibiting a maximum improvement of approximately 23 %. The combined use of machining followed by UWPJ peening is demonstrated to be a practical strategy to achieve both enhanced surface properties and high compressive residual stress for post-processing of L-PBF fabricated Ti-6Al-4 V parts. • As-built PBF-LB/Ti6Al4V had high tensile residual stress and surface roughness • UPWJ peening was an effective post-processing method for PBF-LB/Ti6Al4V • Milling is recommended for surface preparation of the parts before UPWJ peening • Milling and UPWJ peening induced high compressive residual stress (−800 MPa) • A maximum improvement of 20 % in scratch hardness was achieved after UPWJ peening
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».