Learnings in the Qualification of ABD®900AM for Turbine, Aerospace, and Energy Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract ABD®-900AM is a highly-printable, gamma prime strengthened superalloy purposely designed for powder bed fusion (PBF) additive manufacturing (AM) with broad applicability to high-temperature gas turbine, aerospace, defense, and energy applications. To accelerate the adoption of the alloy, EPRI, with support from a team of AM processing and material data informatics experts, has initiated a first-of-a-kind project to demonstrate qualification of the alloy across multiple AM machines and sites with the goal of developing requisite SAE PBF feedstock and material specifications with supporting statistical material allowables for future inclusions in the Metallic Materials Properties Development and Standardization (MMPDS) Handbook. Additional data needed for component design and enhanced specifications (including creep, fatigue, and microstructure) are also being generated for proliferation of datasets for future users of the alloy. In working through the existing SAE qualification framework, a number of challenges were addressed to adapt the specification requirements to the unique attributes of the alloy, future applications, and machine variables. The project started by defining key characteristics (KCs) of the alloy and key process variables (KPVs) for AM process evaluation. Pre-qualification work involved a KPV study on a single batch of powder across five machines considering the impact of layer thickness, heat-input, heat-treatment, sample location, and sample orientation. Sensitivity analysis was also performed to assess the impact of minor variations in laser power and solution-heat-treatment temperature. Statistical analysis evaluated these variables against tensile test results and large area microstructural analysis. Initial comparisons to elevated temperature tensile, and creep behavior at 800 °C are also presented and compared to prior work to describe ongoing activities to expand qualification activities to a minimum of 10 heats of powder and 20 manufacturing lots.
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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 ».