Effects of Composition on Melt Fillability and Impact Resistance of TiAl Alloys for Thin-Blade Turbine Wheels: Laboratory Predictions and Product Verification
Notice bibliographique
Résumé
Scaling up the production of TiAl turbine wheels for passenger car turbochargers requires the fabrication of thin blades that are similar to those of nickel-based superalloys. To achieve this, the molten metal fillability and impact resistance of thin blades must be improved. In this study, the effects of composition on these properties are predicted using simple laboratory experiments with binary, ternary, and practical alloys and are then verified with actual turbine wheels. The melt fillability of the turbine wheel blade is predicted using the amount of molten metal passing through an Al2O3-1%SiO2 mesh. The binary alloy exhibits the best fillability, which is reduced by the addition of Cr and Si. Charpy impact tests on as-cast materials at 25 and 850 °C show that the addition of Cr and Mn improves the impact resistance, but the addition of Nb, W, Mo and Si reduces it. Therefore, the molten metal fillability and/or impact resistance of practical TiAl alloys containing such additives owing to other requirements are low and require improvement for use in thin-blade turbine wheel 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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 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 ».