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Enregistrement W1845291117 · doi:10.1155/2015/673025

Microstructural Characterization of Beryllium Treated Al-Si Alloys

2015· article· en· W1845291117 sur OpenAlexafffund
M. F. Ibrahim, S. Alkahtani, Kh.A. Abuhasel, F. H. Samuel

Notice bibliographique

RevueAdvances in Materials Science and Engineering · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceEutectic systemBerylliumAlloyPrecipitationPhase (matter)MetallurgyOptical microscopeMagnesiumMicrostructureScanning electron microscopeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study was carried out on B356 and B357 alloys using the thermal analysis technique. Metallographic samples prepared from these castings were examined using optical microscopy and FESEM. Results revealed that beryllium causes partial modification of the eutectic Si, similar to that reported for magnesium additions. Addition of 0.8 wt.% Mg reduces the eutectic temperature by ~10°C. During solidification of alloys containing high levels of Fe and Mg, but no Sr, formation of a Be-Fe phase was detected at 611°C, close to that ofα-Al. The Be-Fe phase precipitates in script-like form at or close to theβ-Al5SiFe platelets. A new reaction, composed of fine particles of Si andπ-Fe phase, was observed to occur near the end of solidification in high Mg-, high Fe-, and Be-containing alloys. The amount of this reaction decreased with the addition of Sr. Occasionally, Be-containing phase particles were observed as part of the reaction. Addition of Be has a noticeable effect on decreasing theβ-Al5FeSi platelet length; this effect may be enhanced by addition of Sr. Beryllium addition also results in precipitation of theβ-Al5FeSi phase in nodular form, which lowers its harmful effects on the alloy mechanical properties.

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 seuil0,005

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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,205
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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