Electron beam weld modelling for near-β Ti-alloy
Notice bibliographique
Résumé
The longer service life and lighter weight are two main driven forces and challenges for aerospace industries to explore more designs, materials and manufacturing technologies. As a representative of light-weight and high strength materials, Ti-alloy plays an important role in critical load-carrying components in air crafts. Compared to traditional α+β alloy, near-β Ti-alloy has two key advantages, higher yield strength and better corrosion resistance and thereby becomes increasingly prevalent. Moreover, electron beam welding (EBW), as an advanced joining technology with high energy density beam can achieve material joining by one pass, which has marked superiorities on efficiency and distortion control compared with traditional multi-pass welding. The combination between above material and manufacturing provides us a great opportunity to improve the performance of structural components with lower costs. In this project, EBW process and material modelling is conducted to achieve following aims. 1）The prediction of residual stress and distortion, as two typical negative effects induced by welding. Although there is some research have been done to investigate the weldability of near-β Ti-alloy, there is no any published residual stresses characterization for near-β Ti-alloy. 2) The micro-constituent prediction for optimization of heat treatment. Yield strength of near-β Ti-alloy would decrease markedly due to α precipitate being dissolved during welding. The subsequent post-weld heat treatment is vital to regulate material properties. Particularly, significant variation of properties also causes a great challenge to residual stress prediction in turn. The following two experiments are conducted to support the modelling work. Dilatometry testing are used to characterize solid state phase transformation (SSPT) behavior and volumetric effects induced by SSPT. Moreover, a yield strength model based on temperature history are constructed by a series of tensile testing at different temperatures. This work hopes to reveal some special properties of near-β Ti alloy in terms of weld metallurgy and what need to be careful and satisfied in modelling works for accurate prediction of residual stress, distortion and microstructures, which could promote the better welding application of near-β Ti-alloy.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».