MARC

 008250123s2024        us                              c    eng  d
■001000017164305
■00520250211152946
■006m          o    d                
■007cr#unu||||||||
■020    ▼a9798342142700
■035    ▼a(MiAaPQ)AAI31606882
■035    ▼a(MiAaPQ)Purdue26359384
■040    ▼aMiAaPQ▼cMiAaPQ
■0820  ▼a530.41
■1001  ▼aSinclair,  Daniel.
■24510▼a3D  Correlative  Microscopy  to  Understand  Processing-structure  Relationships  in  Laser  Powder  Bed  Fusion  Aluminum  Refined  by  in  Situ  Reactions
■260    ▼a[Sl]▼bPurdue  University▼c2024
■260  1▼aAnn  Arbor▼bProQuest  Dissertations  &  Theses▼c2024
■300    ▼a129  p
■500    ▼aSource:  Dissertations  Abstracts  International,  Volume:  86-04,  Section:  B.
■500    ▼aAdvisor:  Chawla,  Nikhilesh;Titus,  Michael;Trumble,  Kevin;Zhang,  Xinghang.
■5021  ▼aThesis  (Ph.D.)--Purdue  University,  2024.
■520    ▼aThe  production  of  aluminum  components  by  laser  powder  bed  fusion  additive  manufacturing  (LPBF-AM)  offers  simultaneous  weight  reduction  benefits  through  low  material  density  and  topology  optimization.  The  primary  limitation  of  the  method  -  hot  cracking  in  high-strength  compositions  -  is  addressed  by  the  reactive  additive  manufacturing  (RAM)  process,  which  introduces  ceramic-forming  metallic  particles  to  powder  feedstock.  In  situreactions  subsequently  inoculate  equiaxed  grains,  prevent  cracking,  and  strengthen  the  resulting  alloy.  The  adoption  of  RAM  alloys  in  aerospace  applications  requires  the  elimination  of  heterogeneous  defects,  requiring  an  understanding  of  laser  processing  effects  and  feedstock  quality.  To  meet  these  needs,  the  collected  work  presents  characterization  methods  based  on  x-ray  tomography,  seeking  to  establish  novel  descriptors  for  RAM  feedstock  and  microstructures.In  the  first  two  chapters,  x-ray  microscopy  (XRM)  is  applied  to  produce  multi-dimensional  particle  measurements  for  feedstock  powder  qualification.  Evolving  existing  measure-and-classify  processes,  a  method  is  described  to  characterize  AA7050-RAM2  feedstock  that  is  rapid,  interpretable,  and  descriptive  of  the  highly  deformed  particles  observed.  Applying  the  developed  methodology  to  an  analysis  of  recycled  AA7050-RAM2  rationalizes  decreasing  particle  sizes  by  identifying  the  selective  removal  of  specific  shape  classes.  Combined  with  quantitative  electron  microscopy  of  particle  microstructures,  sieving  and  heat  effects  are  comprehensively  reported,  demonstrating  a  modernized  powder  analysis  workflow.In  the  second  two  chapters,  the  characteristic  reactions  seen  in  LPBF  of  AA7050-RAM2  are  characterized.  Correlative  SEM/EDS  and  nanoindentation  identified  reactive  phases  and  their  mechanical  properties  and  found  a  correlation  between  the  extent  of  the  Al-Ti  reaction  and  the  degree  of  particle  remelting.  Using  3D  XRM  measurements,  the  populations  and  distributions  of  low-  and  high-reaction  particles  were  quantified,  raising  questions  regarding  homogenization  mechanisms  in  laser-processed,  particle-reinforced  alloys.  Thus,  thin  wall  samples  were  produced  and  characterized  to  visualize  convective  and  thermal  history  effects  within  symmetrical  tracks.  Novel  observed  mechanisms  include  thermal  grain  coarsening,  keyhole-induced  convection,  and  pore  segregation  by  size.  The  accumulated  microstructural  quantification  and  novel  perspective  on  pore  movement  provide  a  basis  to  improve  contouring  processes  in  RAM  alloys  and  to  better  align  fluid  dynamics  models  of  printing  with  experimental  data.
■590    ▼aSchool  code:  0183.
■650  4▼aSolidification
■650  4▼aFluid  dynamics
■650  4▼aHomogenization
■650  4▼aEnergy
■650  4▼aGrain  size
■650  4▼aCracks
■650  4▼aMicrostructure
■650  4▼aCorrosion
■650  4▼aRaw  materials
■650  4▼aGrain  growth
■650  4▼aMetal  fatigue
■650  4▼aDuctility
■650  4▼aMicroscopy
■650  4▼aAluminum  alloys
■650  4▼aDesign
■650  4▼aEigenvalues
■650  4▼aAlloys
■650  4▼aFluid  mechanics
■650  4▼aIndustrial  engineering
■650  4▼aMaterials  science
■690    ▼a0791
■690    ▼a0389
■690    ▼a0204
■690    ▼a0546
■690    ▼a0794
■71020▼aPurdue  University.
■7730  ▼tDissertations  Abstracts  International▼g86-04B.
■790    ▼a0183
■791    ▼aPh.D.
■792    ▼a2024
■793    ▼aEnglish
■85640▼uhttp://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T17164305▼nKERIS▼z이  자료의  원문은  한국교육학술정보원에서  제공합니다.

미리보기

내보내기

chatGPT토론

Ai 추천 관련 도서