A static and high-cycle fatigue characterization framework of metallic lattice structures additive manufactured via fused deposition modeling based method
Notice bibliographique
Résumé
• Metal fused deposition modeling additively manufactured multiscale lattice structures. • A framework characterizes static / high-cycle fatigue properties of printed lattices. • The framework employs Asymptotic Homogenization and Brown-Miller-Morrow methods. • The printed lattice microstructures are quasi-brittle with a deteriorated stiffness. • Residual pores initiate microcracks, deteriorating lattices’ high-cycle fatigue life. Compared to conventional metal additive manufacturing techniques, metal fused deposition modeling (Metal FDM) reduces cost at the expense of deterioration in materials’ mechanical performance. To realize the full design potential that Metal FDM components can offer, effectively predicting the performance becomes imperative, especially for lattice structures that are widely used in aerospace under complex and cyclic loading. This work developed a framework for characterizing and predicting static and high-cycle fatigue behaviors of FDM-printed metal lattices. Constitutive model constants of FDM-printed 17-4PH steels were identified via experiments on dog bone samples at the same length scale of lattice microstructures. The material exhibits quasi-brittle behavior at microstructural size, with a tensile stiffness of 24 GPa. It is only 13 % of the expected stiffness for macroscopic level materials, showing a severe effect by length scale. Residual porosity leads to microcracks, which act as the primary failure mechanism under high-cycle fatigue, reducing the fatigue limit to 31 % of rolled steel. Assigning developed constitutive models, the asymptotic homogenization method was employed to obtain equivalent static properties of stretch- and bend-dominated lattices, which were in accord with testing results. Through the Brown-Miller-Morrow method, the framework numerically predicted lattice high-cycle fatigue life, which was validated against experiments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 ».