摘要:在本研究中,我们提出了一种混合制造工艺来生产高质量的 Ti6Al4V 零件,该工艺结合了增材粉末激光定向能量沉积 (L-DED) 用于制造预制件,随后的热锻作为热机械加工 (TMP) 步骤。在 L-DED 之后,材料在两种不同的温度 (930 ◦ C 和 1070 ◦ C) 下热成型,随后进行热处理以消除应力退火。在小子样本上进行拉伸试验,考虑到相对于 L-DED 构建方向的不同样本方向,并产生非常好的拉伸强度和延展性,类似于或优于锻造材料。所得微观结构由非常细粒、部分球化的 α 晶粒组成,平均直径约为 0.8–2.3 µ m,位于 β 相基质内,占样本的 2% 至 9%。在亚β转变温度范围内锻造后,典型的 L-DED 微观结构不再可辨别,并且增材制造 (AM) 中常见的拉伸性能各向异性显著降低。然而,在超β转变温度范围内锻造会导致机械性能的各向异性仍然存在,并且材料的拉伸强度和延展性较差。结果表明,通过将 L-DED 与 Ti6Al4V 亚β转变温度范围内的热机械加工相结合,可以获得适用于许多应用的微观结构和理想的机械性能,同时具有减少材料浪费的优势。
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1个MAT阐述中心和结构研究,国家科学研究中心,研究清洁8011,29 Rue J. Marvig,BP 94347,Cedex 4,31055法国图卢兹; alain.couret@cemes.fr(A.C。); lise.durand@cemes.fr(l.d.)2大学ÉtoulouseIII-保罗·萨巴蒂尔(Paul Sabatier),118号纳博恩路线,塞德克斯9,31062法国图卢兹3劳伦斯·利弗莫尔国家实验室,7000 East Av。,Livermore,Livermore,CA 94550,美国,美国; voisin2@llnl.gov 4化学研究所和马特·riaux Paris-Est,研究单位混合7182,2-8,Rue Henri Dunant,94320 Thiais,法国; Zo fi a.trzaska@univ-paris13.fr 5 Universit é Sorbonne Paris Nord, 99, avenue Jean-Baptiste Cl é ment, 93430 Villetaneuse, France 6 Onera—The French Aerospace Lab, Department of Materials and Structures, University É Paris-Saclay, 29 avenue de la Division Leclerc, BP 72, 92322 Cedex, France; marc.thomas@onera.fr *通信:monchoux@cemes.fr
僵硬与韧性之间的冲突是工程材料设计中的基本问题。,从未证明过具有最佳刚度阻止权衡取舍的微观结构化合物的系统发现,这受到模拟与现实之间的差异以及对整个Pareto阵线的数据有效探索之间的差异的阻碍。我们引入了一条可推广的管道,该管道将物理实验,数值模拟和人工神经网络集成以应对这两个挑战。没有任何规定的材料设计专家知识,我们的方法实现了嵌套循环提案验证工作流程,以弥合模拟到现实差距,并找到微观结构化的复合材料,这些复合材料僵硬而坚硬,具有较高的样品效率。对帕累托最佳设计的进一步分析使我们能够自动识别现有的韧性增强机制,这些机制以前是通过反复试验,错误或仿生物质发现的。在更广泛的规模上,我们的方法为除固体力学外的各种研究领域(例如聚合物化学,流体动力学,气象学和机器人学)提供了计算设计的蓝图。
a ISGlobal, Barcelona, Spain b Universitat Pompeu Fabra (UPF), Barcelona, Spain c CIBER Epidemiología y Salud Pública (CIBERESP), Spain d Department of Child and Adolescent Psychiatry/Psychology, Erasmus MC, Erasmus University Medical Centre, Rotterdam, the Netherlands e Institute for Risk Assessment Sciences, Utrecht University, the Netherlands f Department of Radiology and Nuclear Medicine, Erasmus University Medical Centre, Rotterdam, the Netherlands g Department of Statistics and Operational Research, Universitat de Val ` encia, Spain h Epidemiology and Environmental Health Joint Research Unit, FISABIO-Universitat Jaume I-Universitat de Val ` encia, Val ` encia, Spain i The Generation R Study Group, Erasmus University Medical Centre,荷兰J鹿特丹社会与行为科学系,哈佛T.H.Chan公共卫生学院,美国波士顿Chan公共卫生学院,美国波士顿
SuperDuplexStainlessStainlessSteelShavEseen增加了InpastDecades的侵害,使得Quireboth具有出色的机械性能和耐腐蚀性。双链钢的特性在很大程度上取决于它们的热史,这可以产生各种奥氏体与铁素铁岩的比率;而最佳特性通常需要接近50-50的铁氧体 - 奥斯特式复式微观结构。添加剂制造过程涉及大型热梯度,因为新材料在已经印刷的材料的顶部融化了,而热历史记录取决于过程参数。由于平衡相比值在很大程度上取决于温度,因此结果是报告的相比范围很广,从奥氏体的可忽略不计到大于60%。因此,重要的是要理解和预测相比如何取决于过程参数。我们使用激光金属粉末定向能量沉积(LMPDED)添加剂制造技术评估使用恒定过程参数的SAF 2507 SAF 2507 SAF 2507超级不锈钢的微观结构。印刷后的微结构分析揭示了奥氏体相位分数的梯度,这是距构建平台距离的函数。此数据揭示了在制造过程中铁氧体对奥斯丁岩的热历史与固固相变之间的关系。壁中每个位置的热历史是通过先前的快速数值模拟(在此贡献中得到改善)建模的,并且已经开发了基于半分析方法的快速消化控制的固相变相变模型。相比的数值结果与实验观察合理一致。 提出的模拟策略很快就可以调整过程参数,以实现相比的目标分布,以促进超级双层不锈钢的添加剂制造,并且已经提出了基于此基础的构建平台的温度控制策略,以达到几乎均匀的均匀的50-50相比率。相比的数值结果与实验观察合理一致。提出的模拟策略很快就可以调整过程参数,以实现相比的目标分布,以促进超级双层不锈钢的添加剂制造,并且已经提出了基于此基础的构建平台的温度控制策略,以达到几乎均匀的均匀的50-50相比率。
本课程论述了金属微观结构与性能之间的关系。课程包含 15 章。1 介绍性讲座。微观结构控制性能的方法。1 合金元素对钢结构和性能的影响。1 一般建筑用途的钢。合金化策略、强化机制、热处理、微观结构、性能。2 工具钢。合金化策略、强化机制、热处理、微观结构、性能、应用、缺陷。3 轴承钢、弹簧钢和钢丝。要求。合金化策略、强化机制、热处理、微观结构、性能、应用、缺陷。4 马氏体时效钢。合金化策略、强化机制、热处理、微观结构、性能、应用、缺陷。5 成形性优良的钢。深冲质量和 (DDQ) 钢和 1 EDDQ 钢,ELC 和 IF 路线之间的加工差异,纹理和 1 沉淀控制,使用性能。6 轨道钢 – 要求。合金化策略、强化机制、热处理、微观结构、性能、应用、缺陷。案例研究-
Malo Gaubert,BenoitCombès,Elise Bannier,Arthur Masson,Vivien Caron等。神经学神经免疫学与神经炎症,2025,12(1),pp.E200333。10.1212/nxi.0000000000200333。hal-04782133
在增材制造中,工艺参数直接影响材料的微观结构,从而影响所制造部件的机械性能。本文旨在通过在扫描电子显微镜 (SEM) 下结合高分辨率数字图像相关 (HR-DIC) 和电子背散射衍射 (EBSD) 图进行原位拉伸试验来表征局部微观结构响应,从而探索这种关系。所研究的样本是从通过定向能量沉积构建的双向打印单道厚度 316L 不锈钢壁中提取的。通过统计分析表征了晶粒的形态和晶体学纹理,并将其与该工艺的特定热流模式相关联。根据晶粒大小将其分为位于打印层内的大柱状晶粒和位于连续层之间界面的小等轴晶粒。原位拉伸实验的加载方向垂直于或沿打印方向进行,并展示不同的变形机制。对每个晶粒的平均变形的统计分析表明,对于沿构建方向的拉伸载荷,小晶粒的变形小于大晶粒。此外,HR-DIC 与 EBSD 图相结合显示,在没有单个或成簇的小晶粒的情况下,应变局部化位于层间界面处。对于沿打印方向的拉伸载荷,应变局部化存在
摘要 全固态电池是有前途的高能量密度存储设备。为了在不进行昂贵的反复试验的情况下优化其性能,提出了微观结构解析连续模型来了解电极结构对其性能的影响。我们讨论了固态电池微观结构解析建模的最新进展。虽然并非所有实验观察到的现象都能准确表示,但这些模型普遍认为固体电解质的低离子电导率是一个限制因素。最后,我们强调需要微观结构解析的降解机制模型、制造效应和人工智能方法,以加快全固态电池电极界面的优化。