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01.04.2013 | Ausgabe 4/2013

Journal of Materials Engineering and Performance 4/2013

Modeling of Thermal Expansion Coefficients of Ni-Based Superalloys Using Artificial Neural Network

Zeitschrift:
Journal of Materials Engineering and Performance > Ausgabe 4/2013
Autoren:
Nafisa Bano, Michel Nganbe

Abstract

The objective of this work is to model the thermal expansion coefficients of various Ni-based superalloys used in gas turbine components. The thermal expansion coefficient is described as a function of temperature, chemical composition including Ni, Cr, Co, Mo, W, Ta, Nb, Al, Ti, B, Zr, and C contents as well as heat treatment including solutionizing and aging. Experimental values are well described and their relative changes well correlated by the model. Because gas turbine engine components operate under severe loading conditions and at high and varying temperatures, the prediction of their thermal expansion coefficient is crucial. The model developed in this work can be useful for design optimizations for minimizing thermo-mechanical stresses between the base alloys and potential protective coatings or adjacent components. It can substantially contribute to improve the performance and service life of gas turbine components.

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