Contact tips are required to have a higher resistance to wear and thus to have an extended life time under the advanced GMAW welding process. Several requirements have been specified and employed by domestic industries for selecting their tips for such a purpose. However no attempt has been made to justify their requirements based on the experimental data of wear resistance or life time of contact tips. In this study, five different contact tips with three different compositions were employed for actual GMA welding up to 4 hours and were evaluated their wear resistance by measuring in every one hour the area of enlarged hole at the exit side. Experimental results clearly showed that the Cr-containing tips strengthened by precipitation hardening have much better resistance to wear than those made by work hardening. It was further noticed that Cr is an excellent alloying element for improving the wear resistance of contact tips only when it is in an properly aged condition. Initial hardness may play some role in the early stage of wear but not in the later stage of welding because the microstructure of tip changes significantly by the prolonged exposure to welding arc heat. Based on these results, critical review has been made on the current requirements employed by domestic industries. Of importance is that a new guideline has been confirmed to be more reasonable.
The purpose of this study is to establish the predictive method of the angular distortion caused by the line heating process with high frequency induction heating. In order to do it, the heat input model for the high frequency induction heating system was established through comparing the temperature evaluation results obtained by both FEA and experiment. The critical heating conditions to prevent the degradation of the work piece with various thicknesses were identified by FEA and microstructure test results. Under the critical heating conditions, the extensive line heating tests were performed. According to the test results, it was found that the angular distortion behavior of the heated plates could be defined as the function of heat intensity and the rigidity of heated plate. In addition, it was clarified that the angular distortion strongly depended on the size of test specimen such as the length and the width of the heated plate. Based on these results, the predictive equation for the angular distortion was established with the function of heat intensity, bending rigidity and size of heated plate.
In a numerical study, equations relating the mechanical properties and cooling rate in a casting process have been applied to an AC4CH cast aluminum alloy. Good agreement was found between the measured and predicted material properties. Step-shaped steel blocks were made to comprise a casting mold with a Y-shaped cavity. Thermometers were inserted into each step of the mold to investigate temperature changes. The microstructure and mechanical properties, such as hardness and tensile stress were measured for each cut of piece. The correlation between the cooling rate and SDAS was found by curved fitting. Moreover, both the solidification time and the temperature were simulated using a commercial package, ZCast. The simulation results for yield strength, tensile strength, elongation, and hardness were compared with experimental results. Using the estimated K and n values, the hardness values of a ship propeller were simulated, and the results were similar to those obtained for actual castings.
The full automation of welding has not yet been achieved partly because the mathematical model for the process parameters of a given welding task is not fully understood and quantified. Several mathematical models to control welding quality, productivity, microstructure and weld properties in arc welding processes have been studied. However, it is not an easy task to apply them to the various practical situations because the relationship between the process parameters and the bead geometry is non-linear and also they are usually dependent on the specific experimental results. Practically, it is difficult, but important to know how to establish a mathematical model that can predict the result of the actual welding process and how to select the optimum welding condition under a certain constraint. In this paper, an attempt has been made to develop an neural network model to predict the weld top-bead height as a function of key process parameters in the welding. and to compare the developed model and a simple neural network model using two different training algorithms in order to select an optimal neural network model.
For rock materials, a transversely isotropic failure criterion established through the extended Lade-Duncan failure criterion incorporating an anisotropic state scalar parameter, which is a joint invariant of deviatoric microstructure fabric tensor and normalized deviatoric stress tensor, is verified with the results of triaxial compressive data on Tournemire shale. For torsional shear mode with $0{\leq}b{\leq}0.75$, rock shear strengths decrease with ${\alpha}$ increasing until the rock shear strength approaches minimum value at ${\alpha}{\approx}40^{\circ}$, and after this point, the rock shear strengths increase as ${\alpha}$ increases further. For the torsional shear mode with b > 0.75, rock shear strengths are almost constant for ${\alpha}{\leq}40^{\circ}$, but it increases with increase in ${\alpha}$ afterwards. The rock shear strength variation against ${\alpha}$ agrees with shear strength changing tendency of heavily OCR natural London Clays tested before. Prediction results show that the transversely isotropic failure criterion proposed in the paper is reasonable.
The Co-base super heat resisting alloy ECY768 is employed in gas turbine because of its high temperature strength and oxidation resistance. The prediction of fatigue life for superalloy is important for improving the efficiency. In this paper, low cycle fatigue tests are performed as variables of total strain range and temperature. The relations between strain energy density and number of cycle to failure are examined in order to predict the low cycle fatigue life of ECY768 super alloy. The lives predicted by strain energy methods are found to coincide with experimental data and results obtained from the Coffin-Manson method. The fatigue lives is evaluated using predicted by Coffin-Manson method and strain energy methods is compared with the measured fatigue lives at different temperatures. The microstructure observing was performed for how affect able to low-cycle fatigue life by increasing the temperature.
한국분말야금학회 2006년도 Extended Abstracts of 2006 POWDER METALLURGY World Congress Part 1
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pp.85-86
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2006
A theoretical model is applied to the analysis of thermomechanical properties of $Al-SiC_p$ FGMs in this study. Functionally graded $Al-SiC_p$ composites ($Al-SiC_p$ FGMs) consisted with 10 layers gradually changing volume fractions of Al and $SiC_p$ were fabricated using the pressureless infiltration technique. $Al-SiC_p$ FGMs plates of total thickness of 3mm, 5mm and 7mm with fairly uniform distribution and compositional gradient of $SiC_p$ reinforcement in the Al matrix throughout the thickness was successfully fabricated. The curvature of $Al-SiC_p$ FGM plates was measured to check the internal stress distribution predicted via a theoretical model for the analysis of thermo-mechanical deformation. The evolution of curvature and also internal stresses in response to temperature variations could be predicted for the different combinations of geometric thickness of FGM plates. Theoretical prediction of thermally induced stress distribution makes it possible to design FGM structures without any critical failure during the usage of them.
Deformation behavior of pure aluminum during equal channel angular pressing (ECAP) was simulated using a three-dimensional version of the finite element method in conjunction with a constitutive model based on the dislocation density and cell evolution. The three-dimensional finite element analyses for the prediction of microstructural features, such as the variation of the dislocation density and the cell size with the number of ECAP, are reported. The calculated stress and strain and their distributions are also investigated for the route Bc ECAP processed pure aluminum. The results of finite element analyses are found to be in good agreement with experimental results for the dislocation cell size. Due to the accumulation of strain throughout the workpiece and an overall trend to saturation in cell size, a decrease of the difference in cell size with the number of passes (1~4) was predicted.
Jianyang Li;Chonghong Zhang;Ignacio Martin-Bragado;Yitao Yang;Tieshan Wang
Nuclear Engineering and Technology
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제55권3호
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pp.958-967
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2023
This work studies the defect features in a dilute FeMnNi alloy by an Object Kinetic Monte Carlo (OKMC) model based on the "grey-alloy" method. The dose rate effect is studied at 573 K in a wide range of dose rates from 10-8 to 10-4 displacement per atom (dpa)/s and demonstrates that the density of defect clusters rises while the average size of defect clusters decreases with increasing dose rate. However, the dose-rate effect decreases with increasing irradiation dose. The model considered two realistic mechanisms for producing <100>-type self-interstitial atom (SIA) loops and gave reasonable production ratios compared with experimental results. Our simulation shows that the proportion of <100>-type SIA loops could change obviously with the dose rate, influencing hardening prediction for various dose rates irradiation. We also investigated ways to compensate for the dose rate effect. The simulation results verified that about a 100 K temperature shift at a high dose rate of 1×10-4 dpa/s could produce similar irradiation microstructures to a lower dose rate of 1×10-7 dpa/s irradiation, including matrix defects and deduced solute migration events. The work brings new insight into the OKMC modeling and the dose rate effect of the Fe-based alloys.
미세구조 특성의 불확실성은 재료 특성에 많은 영향을 준다. 시멘트 기반 재료의 공극 분포 특성은 재료의 역학적 특성에 큰 영향을 미치며, 재료에 랜덤하게 분포되어 있는 많은 공극은 재료의 물성 예측을 어렵게 한다. 공극의 특성 분석과 재료 응답 간의 상관관계 규명에 대한 기존 연구는 통계적 관계 분석에 국한되어 있으며, 그 상관관계가 아직 명확히 규명되어 있지 않다. 본 연구에서는 합성곱 신경망(CNN, convolutional neural network)을 활용한 이미지 기반 데이터 접근법을 통해 시멘트 기반 재료의 역학적 응답을 예측하고, 공극분포와 재료 응답의 상관관계를 분석하였다. 머신러닝을 위한 데이터는 고해상도 마이크로-CT 이미지와 시멘트 기반 재료의 물성(인장강도)로 구성하였다. 재료의 메시 구조 특성을 분석하였으며, 재료의 응답은 상장균열모델(phase-field fracture model)에 기반을 둔 2D 직접 인장(direct tension) 유한요소해석 시뮬레이션을 활용하여 평가하였다. 입력 이미지 영역의 기여도를 분석하여 시편에서 재료 응답 예측에 가장 큰 영향을 미치는 영역을 CNN을 통하여 식별하였다. CNN 과정 중 활성 영역과 공극분포를 비교 분석하여 공극분포특성과 재료 응답의 상관관계를 분석하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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