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Enregistrement W4411399527 · doi:10.1016/j.addma.2025.104859

Heat and mass transfer in spatially oscillating laser powder bed fusion

2025· article· en· W4411399527 sur OpenAlex
I. Bitharas, Kyle Perkins, D. Della Crociata, Giuseppe Del Guercio, Adam T. Clare, Marco Simonelli, Andrew J. Moore

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueAdditive manufacturing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilUniversity of Nottingham
Mots-clésMaterials scienceMass transferFusionMechanicsHeat transferLaserNuclear engineeringOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Spatially oscillating laser powder bed fusion (SO-LPBF) presents an attractive approach to dynamic beam shaping, fundamentally altering what is possible in terms of heat and mass transfer during laser-based metal 3D printing. This study offers a systematic process characterisation of SO-LPBF, employing in-situ multimodal imaging to capture detailed melt pool and spatter dynamics. Ex-situ profilometry, metallurgical characterisation and EBSD analysis show the effect of beam stirring on the deposited bead geometries and microstructures. We develop comprehensive process maps by correlating our observations with dimensionless parameters, effective fluence metrics, and semi-analytical modelling. Our findings reveal that properly tuned oscillation parameters create a "thermal reservoir" effect, enhancing melt pool stability and suggesting the potential of processing thicker powder layers. This leads to a potential doubling of productivity with existing technology and lays the groundwork for further scaling. The detailed insights and scaling guidelines presented here serve as a valuable resource for optimising SO-LPBF, advancing it as a highly efficient and versatile additive manufacturing technique.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,540
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle