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Enregistrement W1597917050 · doi:10.2320/matertrans.mbw201326

Twinning Induced Plasticity and Work Hardening Behavior of Aged Cu–Ni–Si Alloy

2014· article· en· W1597917050 sur OpenAlexaff
Akiyoshi Araki, Warren J. Poole, Equo Kobayashi, Tatsuo Sato

Notice bibliographique

RevueMATERIALS TRANSACTIONS · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMicrostructure and mechanical properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCrystal twinningUltimate tensile strengthMicrostructureWork hardeningSlip (aerodynamics)AlloyDeformation mechanismElectron backscatter diffractionElongationDeformation (meteorology)MetallurgyHardening (computing)Transmission electron microscopyPlasticityComposite materialTensile testing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The work hardening behavior and deformed microstructure of the Cu–Ni–Si alloy aged at 723 K for various times and then deformed at 293 and 77 K were extensively investigated. The precipitate microstructure was also observed using transmission electron microscopy after aging treatment at 723 K for 0.30, 3.6, 64.8 and 345.6 ks. Deformation twins were clearly observed by transmission electron microscopy in the under-aged specimen deformed by 10% in tension at 293 K, in accordance with the enhanced work hardening rate observed during tensile deformation. The thickness of the deformation twins observed was approximately 1–40 nm. In addition, a significant fraction of larger deformation twins were observed by EBSD on the surface of the under-aged and peak-aged specimens tested at 77 K, for which the stress–strain behavior exhibited a nearly constant work hardening rate, i.e., high tensile strength and high elongation. These results show that the deformation twins formed during tensile deformation at 293 K contribute to strengthening of the specimen as new obstacles to the dislocation slip. Moreover, the enhanced twinning deformation at 77 K achieves high strength and elongation in the under-aged and peak-aged conditions. On the other hand, only a few deformation twins were observed in the supersaturated solid solution and over-aged specimens.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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