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Die warmfeste austenitische Gusseisenlegierung EN-GJSA-XNiSiCr35-5-2 (häufig auch als Ni-Resist D-5S bezeichnet) wurde hinsichtlich ihres mechanischen Verhal-tens bei hoher Temperatur charakterisiert. Dazu wurden (isotherme) niederzyklische (LCF-) und (nicht-isotherme) thermomechanische Ermüdungsversuche (TMF) zwischen Raumtemperatur und 900 °C durchgeführt. Diese Ergebnisse dienten (zu-sammen mit weiteren Versuchsdaten) der Kalibrierung werkstoffmechanischer Modelle. Bei den höchsten Prüftemperaturen wurde Schädigung in Form von Kriechen beobachtet und metallographisch dokumentiert.
Die warmfeste austenitische Gusseisenlegierung EN-GJSA-XNiSiCr35-5-2 (häufig auch als Ni-Resist D-5S bezeichnet) wurde hinsichtlich ihres mechanischen Verhal-tens bei hoher Temperatur charakterisiert. Dazu wurden (isotherme) niederzyklische (LCF-) und (nicht-isotherme) thermomechanische Ermüdungsversuche (TMF) zwischen Raumtemperatur und 900 °C durchgeführt. Diese Ergebnisse dienten (zu-sammen mit weiteren Versuchsdaten) der Kalibrierung werkstoffmechanischer Modelle. Bei den höchsten Prüftemperaturen wurde Schädigung in Form von Kriechen beobachtet und metallographisch dokumentiert.
AbstractHigh-strength aluminum alloys used in aerospace and automotive applications obtain their strength through precipitation hardening. Achieving the desired mechanical properties requires precise control over the nanometer-sized precipitates. However, the microstructure of these alloys changes over time due to aging, leading to a deterioration in strength. Typically, the size, number, and distribution of precipitates for a quantitative assessment of microstructural changes are determined by manual analysis, which is subjective and time-consuming. In our work, we introduce a progressive and automatable approach that enables a more efficient, objective, and reproducible analysis of precipitates. The method involves several sequential steps using an image repository containing dark-field transmission electron microscopy (DF-TEM) images depicting various aging states of an aluminum alloy. During the process, precipitation contours are generated and quantitatively evaluated, and the results are comprehensibly transferred into semantic data structures. The use and deployment of Jupyter Notebooks, along with the beneficial implementation of Semantic Web technologies, significantly enhances the reproducibility and comparability of the findings. This work serves as an exemplar of FAIR image and research data management.
This article reports temperature-dependent elastic properties (Young’s modulus, shear modulus) of three alloys measured by the dynamic resonance method. The alloys Ti-6Al-4V, Inconel IN718, and AISI 316 L were each investigated in a variant produced by an additive manufacturing processing route and by a conventional manufacturing processing route. The datasets include information on processing routes and parameters, heat treatments, grain size, specimen dimensions, and weight, as well as Young’s and shear modulus along with their measurement uncertainty. The process routes and methods are described in detail. The datasets were generated in an accredited testing lab, audited as BAM reference data, and are hosted in the open data repository Zenodo. Possible data usages include the verification of the correctness of the test setup via Young’s modulus comparison in low-cycle fatigue (LCF) or thermo-mechanical fatigue (TMF) testing campaigns, the design auf VHCF specimens and the use as input data for simulation purposes.