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Enregistrement W7112918134

Electron beam weld modelling for near-β Ti-alloy

2025· article· en· W7112918134 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueResearch Explorer (The University of Manchester) · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTitanium Alloys Microstructure and Properties
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldabilityResidual stressWeldingAerospaceService lifeMaterial propertiesCorrosionElectron beam weldingDistortion (music)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.<br/><br/>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.<br/><br/>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.<br/><br/>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.<br/>

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.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,526

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,064
Tête enseignante GPT0,289
Écart entre enseignants0,225 · 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