Feasibility of Deep Crack Repair Using a Novel Friction Stir Chip Welding Process

سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 29

فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJMF-13-1_004

تاریخ نمایه سازی: 6 دی 1404

چکیده مقاله:

A new friction stir chip welding (FSCW) method is presented to use waste machining chips for repairing deep cracks. This technique provides an economical solution for industry by reducing landfill waste and minimizing the energy-intensive demand for primary aluminum production. Aluminum ۷۰۷۵ was used to evaluate the feasibility of this method. The crack was removed by an in-depth hole and filled with machining chips, which were subsequently welded using non-consumable tools. The most effective parameter for achieving a proper joint was the input heat, governed by the tool rotational speed and holding time. The effects of these parameters on weld quality, microstructure and hardness across different welding zones were investigated. The results showed that increasing the tool rotational speed and holding time led to higher heat input. The specimen welded at the highest speed and holding time exhibited the greatest hardness and strength. Specimens with a continuous structure demonstrated higher hardness, and vice versa.

کلیدواژه ها:

Friction stir chip welding ، Recycling ، Aluminum ۷۰۷۵ ، Machining Chips ، Crack repair

نویسندگان

Ali Bazrafshan Tanha

Department of Mechanical Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran

Seyed Mohammad Hossein Seyedkashi

Department of Mechanical Engineering, University of Birjand, Birjand, Iran

Moosa Sajed

Department of Mechanical Engineering, Azarbaijan Shahid Madani University, Tabriz, Iran

Habibollah Rastegari

Department of Mechanical and Materials Engineering, Birjand University of Technology, Birjand, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Heidarzadeh, A., Barenji, R. V., Esmaily, M., & Ilkhichi, A. ...
  • Panda, B., Garg, A., Jian, Z., Heidarzadeh, A., & Gao, ...
  • نمایش کامل مراجع