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Enregistrement W7132372899

Evaluation of hot cracking susceptibility of aluminium alloy AA7075 during laser welding

2019· article· en· W7132372899 sur OpenAlexvenueno aff
François Nadeau, Fatemeh Mirakhorli

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldingEutectic systemMicrostructureCrackingIndentation hardnessTensile testingLaser beam weldingHeat-affected zoneOptical microscope
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser welding technology on aluminum alloy 7075 is used increasingly in the automotive industry and aerospace applications. However, the use of this method still needs to improve due to the loss of mechanical properties or to the presence of defects, especially regarding hot cracking. The AA7075 have a significant tendency to crack formation because of their large solidification temperature range and shrinkage, which it is sensitive to thermal influences. The present work is concerned with the influence of the welding parameters and filler wire composition as a function of microcracks on the crack formation during laser welding, as well as observing of hot cracking and its propagation path to obtain a weld joint free of cracks. Non-destructive testing (NOT) technique with X-ray test has been applied for detecting cracks in the different welds of CPT samples. An optical microscope was used to characterize and investigate the microstructure. Microhardness test has been conducted for the same specimens to characterize the mechanical properties. Moreover, the local deformation in the fusion zone and its surrounding was investigated using the micro-flat tensile test with digital image correlation (DIC). The microstructure observation indicated that solidification cracking was formed at the grain boundary due to a proper amount of low melting point eutectic liquid phases during solidification after the laser welding.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2019
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Résumé présentoui

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