Achieving Inconel 718-level tensile properties at room temperature with 23% less niobium: ICME-enabled design via controlled powder blending of Inconel 718 and stainless steel 316L in additive manufacturing

因科镍合金 材料科学 冶金 极限抗拉强度 焊接性 复合材料 拉伸试验 粉末冶金 焊接 热的
作者
Daozheng Li,Luis Fernando Ladinos Pizano,Liyi Wang,Wei Xiong
出处
期刊: [Elsevier BV]
卷期号:4: 100140-100140
标识
DOI:10.1016/j.smmf.2026.100140
摘要

Mixing commercially available alloy powders in Additive Manufacturing (AM) provides a versatile route for composition exploration, yet tailoring post-heat treatments for such mixtures remains challenging. In this study, we developed an efficient ICME-based high-throughput model framework to screen aging choice as a part of post-heat treatment design for a novel alloy blend between Stainless Steel 316L (SS316L) and Inconel 718 (IN718). The framework centers on a modified yield strength model that explicitly accounts for the non-spherical morphology of γ ′ ′ precipitates and their multi-modal size distributions during multi-step isothermal aging. We applied this approach to a 77 wt% IN718 and 23 wt% SS316L blend (77.IN718), selected for its potential for grain refinement during homogenization. After screening 1944 double-step aging profiles, the simulation identified an optimized treatment (725 °C/8 h + 600 °C/8 h) predicting a yield strength of 1070 MPa, which closely matches the experimental value. Despite a significant reduction in niobium and titanium content relative to standard Inconel 718, the new alloy 77.IN718 achieved performance (1055 MPa yield strength, 1285 MPa ultimate tensile strength, and 19.5% elongation) comparable to bulk IN718 processed by conventional manufacturing at room temperature. This work demonstrates a successful integration of ICME-enabled design and experimental validation, offering a sustainable and efficient pathway for developing high-performance alloys by blending existing commercial feedstocks. The methodology enables alloy development with reduced reliance on critical elements, enhancing supply chain resilience in resource-constrained environments.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
田様的应助被雅尔达采纳,获得30
刚刚
1秒前
1秒前
xiaogua的应助被che采纳,获得10
1秒前
sisea发布了新的文献求助10
1秒前
天天快乐的应助被艾永涛采纳,获得10
2秒前
大模型的应助被旺旺采纳,获得30
2秒前
Wlin发布了新的文献求助10
3秒前
yu完成签到,获得积分10
3秒前
3秒前
英姑的应助被pan采纳,获得10
3秒前
fang完成签到,获得积分10
4秒前
DD发布了新的文献求助10
4秒前
PIPI发布了新的文献求助10
4秒前
RANSETI发布了新的文献求助10
5秒前
科研通AI6.2的应助被Chelsea采纳,获得10
5秒前
6秒前
BUBIUBUBIU发布了新的文献求助10
6秒前
chishuiwen发布了新的文献求助10
6秒前
TGM_Hedwig发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
李小能关注了科研通微信公众号
8秒前
abc37发布了新的文献求助10
8秒前
lucky完成签到,获得积分10
8秒前
梦溪发布了新的文献求助10
9秒前
感动秋完成签到,获得积分10
9秒前
爆米花的应助被fang采纳,获得10
9秒前
9秒前
11秒前
ZC发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
11秒前
小李发布了新的文献求助10
11秒前
星辰大海的应助被艾永涛采纳,获得10
12秒前
12秒前
感动秋发布了新的文献求助10
14秒前
14秒前
雨木木发布了新的文献求助10
15秒前
jjffyy完成签到 ,获得积分10
16秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Encyclopedia of Modern Artificial Intelligence 1000
Особенности технологий и методов информационно-психологических войн СССР с Великобританией и США в период 1939-1953 гг 1000
Das Matthäusevangelium: Kapitel 1:1–17 1000
IRTSD: Open-Source Data and Toolset for Electromagnetic Transient Analysis of Disturbances and IBR Control Malfunctions in Transmission Systems 1000
Challenging Attachment Theory 600
Analyses de reconnaissances de dettes passées devant les échevins d'Ypres (1249-1291) 600
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 计算机科学 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 物理 复合材料 内科学 催化作用 光电子学 人工智能 细胞生物学 无机化学 物理化学 数学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 8138586
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 9539127
关于积分的说明 21634149
捐赠科研通 7722572
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3420584
关于科研通互助平台的介绍 2545793
邀请新用户注册赠送积分活动 2462500