Strengthening of additively manufactured SS316L by in-situ laser remelting
Notice bibliographique
Résumé
Laser-directed energy deposition (L-DED) is a highly effective and adaptable additive manufacturing process, capable of creating large, intricate shapes. Nevertheless, the build quality of the L-DED component is often compromised at high build rates due to problems such as porosity, poor surface finish, and inherent anisotropy in material properties. These flaws require costly and labour-intensive post-processing methods such as heat treatment, hot isostatic pressing, and machining to make L-DED components usable. Laser remelting is recognized as an efficient in situ treatment, serving as an alternative to conventional post-processing methods. It has shown improvements in reducing porosity and surface roughness and has significantly increased micro–hardness. This study demonstrates the effect of laser remelting on the improvement of tensile properties at a high build rate. Samples were deposited at a powder feed rate of 25 g/min, exceeding the optimal rate of 7 g/min, and subsequently subjected to laser remelting. Comparative analysis between high-deposition samples and high-deposition samples with laser remelting was conducted through tensile testing and microstructural examination. Laser remelting resulted in finer, equiaxed sub-grains, leading to a substantial increase in yield strength by 29 % and ultimate tensile strength (UTS) by 14 %. However, this strength gain was accompanied by a 22 % decrease in elongation. In summary, this study underscores the capability of in situ laser remelting to greatly enhance both deposition rate and part quality in L-DED, providing a viable strategy for large-scale component fabrication by integrating periodic laser remelting during the deposition process.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».