The influences of dynamic behavior characteristics of molten pool and keyhole on pore formation in oscillating laser beam welding of hidden T-joint with gap
Notice bibliographique
Résumé
The pore formation process is significantly influenced by the dynamic behaviors of molten pool and keyhole. To analyze the conventional laser beam welding (CLBW) and oscillating laser beam welding (OLBW) of hidden T-joint with a gap, a 3D dynamic model of molten pool and keyhole is proposed by considering an improved ray tracing model based on virtual grid refinement and a weighted average method for recoil pressure of dissimilar materials. The established model is validated by comparing the experimental result with simulated result. The dynamic behaviors of molten pool and keyhole in CLBW and OLBW are calculated through solving the model. The evolution processes of gas cavities during CLBW and OLBW are analyzed and discussed in details. The results demonstrate that the formation of gas cavity connected to the joint gap is due to the keyhole collapse. Additionally, the flow of molten metal (MM) from the face plate toward the joint gap causes the depression of upper surface of molten pool. During the collapse of the gas cavity, the narrow gas cavity channel is separated into two parts by the MM and the rear of gas cavity is evolving into the pore defect at the joint gap gradually. Compared to CLBW, the probability of pore defect occurring at the joint gap during OLBW is decreased, which indicates that OLBW is beneficial for reducing the pore defect in weld. The developed model is helpful for understanding the influences of dynamic behaviors on pore formation during CLBW and OLBW of hidden T-joint with a gap.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».