Characterization of IN738LC using in situ nanoindentation and crystal plasticity modeling
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the mechanical properties of IN738LC, a precipitation-hardened Ni-based superalloy recognized for its high strength and oxidation resistance at elevated temperatures. In situ nanoindentation tests are conducted in a scanning electron microscope (SEM) to study orientation dependent mechanical response of the alloy. Electron backscatter diffraction (EBSD) is conducted on grains and around precipitates before and after tests, while high resolution imaging is conducted for slip trace analysis. The analysis is performed on both as-received and heat-treated specimens to characterize their anisotropic mechanical responses. With the use of machine learning, the critical resolved shear stresses and hardening parameters are extracted to incorporate into a crystal plasticity finite element (CPFE) model so that the calculated macroscopic response of the alloy can be compared with the measured one. In situ nanoindentation tests reveal orientation-dependent load–depth responses and misorientation patterns, which are validated against simulations that accurately capture slip traces and pile-up morphologies. EBSD measurements taken before and after nanoindentation further show the crucial role of pre-existing orientation gradients in the calculated response of the material. Additionally, TiC precipitates are identified as potential fracture initiation sites under higher stress levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 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)
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 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 ».