Mechanism and quantification of melt pool morphology evolution in single-track fabrication by laser directed energy deposition
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Notice bibliographique
Résumé
By enabling the fabrication of complex, customized geometries, laser directed energy deposition (LDED) has emerged as a powerful technique for producing thin-wall structures widely employed in the aerospace sector. Achieving high-dimensional accuracy and geometric uniformity in these structures relies on optimizing the quality of single-layer melt tracks, which is governed by the evolution of the melt pool during deposition. Key processing parameters, including laser power ( P ), scan speed ( v ), and powder feeding rate ( f ), directly affect the static geometry and dynamic fluctuations of the melt pool. In this study, we develop a computational fluid dynamics-based simulation to investigate the longitudinal evolution of melt pool morphology during the formation of SS316L single tracks, focusing on laser activation, steady-state, and deactivation stages. The melt pool expands and tilts during laser activation due to thermal imbalance, exhibits surface fluctuations in a flat → bulge → wave pattern during the steady state, and contracts centripetally as solidification progresses during deactivation. An in situ high-speed infrared imaging system is integrated into the LDED setup for real-time monitoring of the melt pool. High-throughput experiments spanning 360 P - v - f combinations are conducted and automatically analyzed to quantify static features and dynamic fluctuations of the melt pool. Based on these results, a quality metric for melt tracks is proposed to identify optimal processing windows, which are experimentally verified through the fabrication of thin-wall samples with improved dimensional fidelity and geometric uniformity. The findings of this work provide critical insights into melt pool dynamics and offer a systematic approach for the optimization of processing parameters in LDED.
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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 | 0,000 | 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.
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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