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Enregistrement W4417506870 · doi:10.1016/j.jallcom.2025.185705

Liquid-state miscibility gap enabled crack suppression in functionally graded additively manufactured Ni-Cu alloy systems

2025· article· en· W4417506870 sur OpenAlexafffund
Ali Zardoshtian, Mohsen K. Keshavarz, Ali Rezaei, Jakub Preis, Tatevik Minasyan, Somayeh Pasebani, Hamid Jahed, Ehsan Toyserkani

Notice bibliographique

RevueJournal of Alloys and Compounds · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing Materials and Processes
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFedDev Ontario
Mots-clésEquiaxed crystalsSpinodal decompositionNucleationElectron backscatter diffractionMiscibilityEutectic systemNear net shapeAlloyEnergy-dispersive X-ray spectroscopy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates how the liquid-state miscibility gap enables crack arrest during functionally graded additive manufacturing (FGAM) of Ni-Cu alloy systems, using a combination of experimental characterization and CALPHAD-based thermodynamic modelling. In that regard, IN625-CuCrZr cuboid samples were fabricated using a dual-hopper laser directed energy deposition (L-DED) system, incorporating a gradual compositional transition to mitigate abrupt thermophysical mismatches. Lack of fusion (LoF) defects were substantially mitigated by tailoring the process parameter to achieve an optimal energy density across the gradient, resulting in an overall porosity level <0.25%. Solidification cracks were observed in the composition corresponding to 25 wt.% CuCrZr, where a Cu-rich liquid film in interdendritic spaces was identified as the primary mechanism for crack initiation. The combined results of Scheil solidification simulations, Kou’s crack susceptibility index (CSI), and differential scanning calorimetry (DSC) measurements of the solidification range confirmed the pronounced effect of compositional variation on crack susceptibility. At higher Cu contents (50–75 wt.% CuCrZr), a liquid-state miscibility gap between the two alloys was revealed by CALPHAD simulations and confirmed by scanning electron microscopy (SEM) and energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS) analysis. This miscibility gap led to the formation of Cu-lean spheroids around which the crack paths deflected, as shown by X-ray computed tomography (X-CT). Electron Backscatter Diffraction (EBSD) analysis demonstrated that the miscibility gap also promoted grain refinement by the spheroids acting as nucleation sites, transitioning the grain structure from coarse columnar (~80 µm) to fine equiaxed (~4 µm), which ultimately resulted in complete crack arrest at 75 wt.% CuCrZr. This work identifies a novel crack mitigation mechanism stemming from the liquid-state miscibility gap, demonstrating that controlled development of the miscibility gap can be leveraged to improve processability across Ni-Cu alloys and other systems prone to liquid-phase immiscibility during fusion-based manufacturing processes. • IN625–CuCrZr FGAM alloys were fabricated via L-DED with graded transitions to reduce mismatches. • Lack-of-fusion porosity was reduced to <0.25% by maximizing absorbed laser power, P a . • Solidification cracks at 25 wt.% CuCrZr arose from Cu-rich interdendritic films, confirmed by CSI simulation. • A miscibility gap at 50–75 wt.% CuCrZr formed Cu-lean spheroids, with cracks deflecting around them. • The miscibility gap led to grain refinement, promoting crack arrest at 75 wt.% CuCrZr.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,487
Score d'incertitude au seuil0,744

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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