Investigating the Effect of Energy Density on Corrosion Susceptibility of Additively Manufactured Thin-walled Cobalt Chrome Alloy
Notice bibliographique
Résumé
Metal additive manufacturing is an innovative technology based on fabricating near-net shaped metallic components from a digital model in a layer-by-layer manner. Although, it has many advantages over conventional subtractive methods, understanding the correlation between process parameters and properties of additively manufactured alloys is key to producing components with optimal performance. Hence, in this study corrosion susceptibility of laser powder bed fusion additively manufactured cobalt chromium alloy (CoCr) alloy produced with three different energy densities (0.58 J/m, 0.87 J/m, 2.26 J/m) was investigated. Some of the CoCr alloys produced were subjected to post-build heat treatment by hot isostatic pressing (HIP). Corrosion resistance of both as-built and HIP CoCr alloys in 0.5 M H2SO4solution at room temperature was investigated using gravimetric method. The results indicated that additively manufactured (AM) CoCr alloy produced with energy density of 0.58 J/m and 2.26 J/m respectively were less susceptible to corrosion compared to that produced with energy density of 0.87 J/m which is the standard energy density recommended by the Original Equipment Manufacturer (OEM). This result was consistent with the trend observed in previously reported mechanical properties of the AM CoCr alloys.
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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 | 0,000 | 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 ».