A detailed investigation of induced residual stresses in the laser powder bed fusion process using the modified inherent strain approach and experimental measurements
Notice bibliographique
Résumé
In this work, a multiscale finite element model is proposed to simulate the Laser Powder Bed Fusion (LPBF) process, employing the Modified Inherent Strain (MIS) methodology. MIS is a more sophisticated approach than the conventional Inherent Strain (IS) technique, initially developed for welding process simulations. Due to the complicated thermo-mechanical interactions present in the metal Additive Manufacturing (AM) process, the MIS approach has evolved to deal with it, in which sequentially deposited layers act as mechanical constraints on earlier layers, influencing stress and strain evolution throughout the process. A multiscale modeling approach can effectively predict the residual stresses induced during LPBF, which are essential for assessing the quality and performance of the manufactured part. This study provides a novel contribution by systematically validating MIS-based residual stress predictions against depth-resolved X-ray diffraction (XRD) measurements up to 3 mm below the surface, addressing a critical gap in the literature where prior works primarily focused on surface-level stress or distortion. Laser power and velocity, which are critical process parameters, were modified to investigate their individual impacts on the residual stress distribution in the longitudinal and transverse directions. Simulated results were validated through experimental XRD measurements on fabricated Inconel-625 test coupons. While the MIS method aligns well with the experimental data at the surface level, discrepancies arise in deeper subsurface layers, where simulations tend to underestimate tensile residual stresses. This indicates that additional refinement, such as thermal-microstructural coupling, may be necessary to enhance stress prediction accuracy in multi-layer AM processes. By offering a comprehensive depth-resolved analysis, this work provides new insights into subsurface stress evolution, critical for ensuring the structural integrity of LPBF parts. The study provides a critical assessment of the MIS method’s capabilities and provide essential guidance for future research opportunities to improve residual stress predictions in LPBF-produced parts.
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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 | 0,001 | 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)
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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 ».