Optimization of process parameters in wire arc additive manufacturing for strengthening cracked steel plates: A thermo-mechanical study
Notice bibliographique
Résumé
Wire Arc Additive Manufacturing (WAAM) also known as wire arc-based directed energy deposition (WA-DED) has emerged as a promising technology for repairing and strengthening steel structures. This study investigates the optimization of key process parameters in the WAAM process to improve residual stress (RS) distribution and structural integrity of cracked steel plates. A thermo-mechanical finite element model is developed and validated to predict temperature evolution and RS profiles. Following determination of the optimal dwell time type, the effects of travel speed, dwell time, and substrate preheating temperature on thermal history, residual stress distribution at the WAAM/plate interface, and maximum stress under external loading are systematically analyzed. The results reveal that increasing travel speed effectively reduces tensile residual stresses, while extended dwell times lead to higher residual and maximum stresses due to increased thermal gradients. Additionally, substrate preheating significantly lowers tensile residual stresses but also reduces compressive stresses near the crack tip, which may influence crack arrest effectiveness. By optimizing the combination of process parameters, reductions of up to 40% in both maximum residual stress and maximum stress under external loading were achieved. These findings provide valuable insights for enhancing the fatigue performance and structural reliability of WAAM-strengthened steel components. • Thermo-mechanical FEM simulates WAAM strengthening of cracked steel plates • Model validated for temperature evolution and residual stress profiles • Travel speed, dwell time, and preheating effects are systematically studied • Optimal process parameters reduce maximum residual stresses by up to 40% • Preheating lowers tensile stress but may reduce crack arrest potential
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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) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».