A comprehensive review of progressive developments and challenges in dissimilar welding of aluminum and magnesium alloy by friction stir welding
Notice bibliographique
Résumé
Friction stir welding has emerged as a promising solid state joining technique for aluminum-magnesium alloys, widely used in autmotive, aerospace, and marine industries due to their excellent corrosion and strength-to-weight ratio. This review critically examines the mechanical properties, microstructural evolution of the welded joints. The novelty of this review is the correlation between grain refinement, welding parameters, and tool geometry on microstructural control. Despite these advantages, studies have reported the occurrence of intermetallic compound (IMCs) in FSW of Mg-Al joints, welding parameters, and input heat influence their amount and thickness. It underscores the importance of optimizing weld parameters to minimize the adverse effect of IMCs. While various interfaces in butt joints have been explored, the mechanism of interfacial interaction and ways to enhance joint quality have not been extensively reviewed. The objective of this review paper is to fill that gap by analyzing past research on microstructure interface evolution, joint mechanism, and welding parameters. It was observed that most research has focused on the structural morphology, technological feasibility, and mechanical properties of Al/Mg weldments, with limited attention to environmental degradation and operational failure. Future research must focus on developing strategies for IMC formation, optimizing welding parameters, and enhancing joint efficiency for reliable and sustainable use in industrial applications.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».