A bioinspired method for fatigue crack path tailoring and life enhancement in metals via additive manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Inspired by natural systems, weak features can be strategically incorporated into materials to enhance mechanical response. This study presents, for the first time, a bioinspired approach enabled by additive manufacturing to tailor crack paths and enhance fatigue life in metallic components. Cylindrical holes of varying diameters and patterns were embedded as site-specific weak features in 18Ni(300) maraging steel produced via laser powder bed fusion. Fatigue crack growth tests in solution-annealed and aged conditions revealed that a region of weak features can effectively tailor crack path in solution-annealed condition while improving fatigue life in both conditions. In solution-annealed condition, crack deviation, bifurcation and transition of fatigue crack growth stage improved the fatigue life by 26%. In the aged condition, however, the lower fracture toughness limited the crack path tailoring, and retardation due to the crack re-initiation enhanced fatigue life by 14%. In both conditions, rough surfaces of holes restricted the maximum fatigue life improvement. This study demonstrates the unique potential of AM to integrate weak features into metallic materials for crack engineering. By refining the holes roughness in further steps, crack engineering via AM can be realized, offering a pathway to further optimize components’ durability.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».