The investigation of the influence factors of repairing quality during the laser directed energy deposition repair process
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Purpose The purpose of this study is to analyze the molten pool dynamic behaviors during the high quality repair process and the influence factors of repairing quality in the laser directed energy deposition (LDED) repair process. This study aims to improve the service performance of metal parts. Design/methodology/approach This paper develops a dynamic model for LDED repair process by considering the interaction of laser beam and powder stream. The repaired surface morphologies under the different process parameter conditions are calculated and the corresponding repairing quality is evaluated by the quantitative evaluation method. The influence factors on the repairing quality are analyzed by the Pearson correlation coefficient. Findings The quality of the surface repaired under the condition with appropriate powder feeding amount per unit length is higher than others. The molten pool dynamic behaviors characteristics with the stable temperature distribution and molten metal flow are beneficial for stable repair process and repaired surface formation with high quality. The depth of molten pool, heat dissipation and average mass-averaged mean kinetic energy have great influences on the repairing quality. Originality/value The proposed method can provide the excellent condition for the desired molten pool dynamic behaviors characteristics in the LDED repair process. The obtained results are efficient for improving the repairing quality and service performance of metal parts.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 découle