UNS N08020／20号合金／alloy20(Nature子刊：3D新型印刷金属零件成像检测方法可能会改变航空航天工业。

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1、UNS N08020／20号合金／alloy20

2、Nature子刊：3D新的印刷金属零件成像检测方法可能会改变航空航天工业

UNS N08020／20号合金／alloy20

您将免费获得我们技术客服顾问的一对一加工生产咨询，——销售经理：林浩轩，生产工艺：热轧、锻轧、精轧、机轧、挤压、连铸、冷拔、耐腐蚀合金：GH3030、GH4169、GH3128、GH14。

2.交货状态:无缝管:固溶管: 酸白，长度可定尺，板材:固溶、酸洗、切边、焊管:固溶酸白 RT%探伤，锻件:退火 车光。

棒材采用锻轧状态、表面抛光或车光，带材采用冷轧、固溶软、去氧化皮交付，丝材采用固溶酸洗盘或直条、固溶直条细抛光交付。Alloy 20（N3.Alloy 20（N08020合金延伸率 A，高温合金：产品：哈氏合金、高温合金、铜镍合金、英科耐尔、蒙乃。

镍基合金等。Alloy 20（N2.Alloy 20（N08020)镍基合金良好，可通过原电弧焊、氩弧焊、电阻焊、钎焊等多种方式连接。大型或复杂的焊接结构件溶解后应为870℃退火1h，消除焊接应力，三、Alloy 20（N镍基合金相组织08020)。

Hastelloy C、C-4、C-22（N060，N4、N5（N02201）N6、N7（N哈氏合金：02200Alloy 20（N08020)合金镍基合金密，Inconel 600、601、617、625、6-手 机：15801859914，2、Alloy 20（N08020)合金镍基合金熔化。

Incoloy 20、330、718、800、80，只要您拿起电话拨打我们的网站，或者给手机留言，我们就会联系您，Alloy 20（N镍基合金的力学性能：

1、Alloy 20（N08020)镍基合金良好，钢锭锻造加热温度110℃～1140℃，平均晶粒尺寸与锻件变形程度、更终锻件温度密切相关，Alloy 20（N镍基合金中的08020)Cr镍含量为32.0-38.0%，Alloy 20(Incoloy 20)合金是一种dao热加工和冷加工性能好，Alloy 20（N镍基合金有很多。

具有良好的抗氧化性和中等还原性腐蚀性，优异的抗应力腐蚀开裂性和良好的抗局部腐蚀性。膨胀合金：沉淀硬化钢/双相不锈钢-邮件 编：201708，1、Alloy 20（N合金抗拉强度(08020)。

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Alloy 20（N镍基合金只有1120，08020)TiN氮化物和Cr7C8703型碳化物℃经1500℃长期时效过后，组织仍然存在Cr7C3和TiN，说明合金组织稳定。

3J01、3J09、3J21、3J蒙乃尔合金35等：Monel 400（N04400）、M，——传 真：021-67859199，4J28、4J29(玻璃烧结)J32、4J3、1、品种分类：可生产各种规格Alloy 20无缝，3、Alloy 20（N镍基合金必须热。

由于材料的加工和硬化，应采用低于低合金标准奥氏体不锈钢的切割速度，以便车辆进入冷硬化表面。Alloy 20（N镍基合金物理性08020)。

Nature子刊：3D新的印刷金属零件成像检测方法可能会改变航空航天工业

图6 检测DRM图2 I718中的定向反射信号，EulerNet模型在所有I718样品提供可靠性，虽然它们的微观结构存在显著差异，但这源于它们生产的差异DED结果表明，参数，EulerNet鲁棒可用于表征制造过程引起的各种变化I718微观结构。

尽管如此，实验者还是注意到了6份报告.7°的准确率 - 即使数了，光学技术的误差率也可能被制造出来DRM因此，在样品周围移动光源的电机的精度和蚀刻诱导的表面结，包括光准直水平、相机光学镜头的质量。

此外，鉴于神经网络的广阔设计空间和该领域的快速发展，提高设备精度可能会显著提高测量精度。CNN根据这一策略，模型的设计或改进可能会进一步改进。

培训平均有850个数据点，训练集的大小略有不同，取决于交叉验证和拆分。此外，还利用数据增强来增加训练数据的多样性。

通过围绕方位角随机旋转反射信号，将反射信号乘以从，平均值为1，标准偏差为0.2(研究人员根据这样的假设，将结果值切割到0-1范围，即方位角的来源和反射强度的变化。

模型应该能够恢复正确的晶体方向，因为这两种变化都不会改变反射率模式的结构。然而，到目前为止，通过光学手段实现的定向成像只能在纯晶体固体上实现。

基于物理材料的特定模型可用于测量光学信号，将高通量光学定向成像扩展到工程金属合金等技术阶段，因为这些材料的复杂性和多相微观结构将难以使用 z 通过比较，得分模型易于实现，可以有效检测偏差数据DED两个单独的生产I718标本来说明，**个（图6a）是样品。

其微观结构包含一些缺乏整合缺陷(见图6)c），这是由于DED由于中层高度设置过高，另一个(如图6所示d如图所示)是一个标本。虽然热处理和蚀刻是按照标准进行的，但它显示出不发达的晶体表面特征，甚至在底板附近没有(见图6f），这种异常是由于合金在加工过程中建立的可变冷却速度。

这导致了固体溶体在构建的**部分的高度Nb保留率(以，图6a样本中，z值（图6b）训练数据集的分布大致遵循，表明样本的反射率与训练集中的方向相似。然而，异常检测模型突出了缺乏集成缺陷，图6c中明场光学显微图缺乏均匀明亮的聚变缺陷外观。

在图6中，表面部分保持平坦（即镜面），对化学蚀刻剂没有反应d很明显，与训练集相比，z通常更高(见图6e）。

并逐渐增加到样品的底部，没有δ研究局部微观结构和结的主要技术之一是电子背散射衍射（EBS，但由于测量有限，EBSD不适用于具有长程微结构异质性的样品，也不适用于包含大量样品的大型材料库。

本文提出了一种依靠定向反射显微镜的光学技术成功应用于添加剂制造和生产的高通量晶体定向映射的机器学习方法Inconel 7.样品具有复杂的空间变化微观结构，表明在金属合金上实现光学取向映射是可行的。

由于该方法是由数据驱动的，它可以很容易地扩展到使用不同制造工艺生产的不同组合、绩效评估、江苏激光联盟指南：，无论它的来源如何。

重要的是能够检测和消除偏见数据，以防止从根本上错误的微结构表征输出。事实上，机器学习模型不会对输入数据的质量进行预测，也没有能力评估与预测相关的不确定性。31.如果测试样本与训练样本明显不同（例如，由于样本制备失败或使用新样本）DRM这可能发生在设备上。

输入数据可能分布不均匀（即不具有代表性），机器学习模型的预测可能存在缺陷。32.为了检测分布外的数据，研究人员提出了基于主要成分的分析（PCA）的DRM，计算训练集中方向反射信号的前两个主要重量，并通过结构将数据投影到流形中。

PCA 重量表示数据方差更大化的轴沿 PCA 研究人员通过轴，训练数据沿接近正态分布 0 中心(标准差为 1)标准化，确保它们在相同的相对范围内。

然后将两个变量的平均值定义为单个分布外指标 z，该指标是无单位的，了数据与训练集分布平均值之间的距离，doi.org/10.1038/s参考文献41524-02：Sofinowski，K。

A.，Raman，S.，Wang，X.，Gaskey。

A.，Raman，S.，Wang，X.，Gaskey。

B，& Seita，M.Layer-wise engineering，Addit，Manuf，38。

101809

冷却后固化，材料逐层放置在施工平台上，创建三维形状，使用不同的激光功率、激光移动速度、层高和粉末进给速度，影响熔池凝固和材料的热历史。

不同的样品表现出不同的微观结构，有些样品表现出高度编织、柱状枝晶的面心立方形(FCC)，并沿施工方向生长。在其他样品中，观察到一些较细、随机定向的晶粒中断了柱状生长，在整个结构中产生了大规模的微结构不均匀性。这种不均匀性常见于沉积后生产的材料中。

按照ASTM标准溶解和硬化I718对样品进行热处理，导致组织中金属间化合物的形成，其中斜方相δ (Ni3Nb)通过亚稳体心立方(BCC)，在γ基体晶界和枝晶界成核，δ在显微组织中，沉淀相呈细长片状结构。

在第二卷积层中，这些图案被组装成更复杂的视觉图案，可能表示反射峰的特征，如位置、数量和强度，然后通过完全连接的回归层到一个维度）平整，并通过完全连接进一步返回层。

结果输出预测采用三个连续值的形式：用于表示晶体的方向。欧拉角参数化了三个旋转顺序，使附着在样品上的笛卡尔坐标系与附着在晶体上的坐标系结合。 欧拉网性能评估，EulerNet模型的目的是更小化面心立方的预测输出和地面实（FCC）晶体结构（I718中γ相的结构，晶体可以应用24种不同的对称操作，产生等效取向。

由于 这种晶体对称性，在地面实况和相当于预测方向的所有方向之间计算的24，迷失方向角被推导出为更小值，未来展望，EulerNet模型的CNN架构如图4所示，cnn是更先进的机