A Practical Investigation of the Production of Zr-Cu-Al-Ni Bulk Metallic Glasses by Arc Melting and Suction Casting
Notice bibliographique
Résumé
The successful fabrication of bulk metallic glasses (BMG) through suction casting based on the existing literature is a difficult task due to the sensitivity of glass-forming ability (GFA) to small changes in processing variables. We report processing challenges and process modifications required in the successful and consistent production of Zr-Cu-Al-Ni BMGs by arc melting and suction casting. Focus was placed on homogenization methods, elemental yields, and the effect of argon purge gas and Zr purity on GFA. A “cut and re-cast” homogenization method used to reduce oxidation produced good overall homogeneity but resulted in the entrainment of an oxide-rich surface layer into the bulk of the alloy. Homogenization by multiple melting iterations and prolonged melting times was ultimately found to be the most effective method. Zr loss was observed in the bulk of the samples post-production. This has been attributed to the formation of a Zr/ZrO2 surface layer during melting. Using X-ray diffraction and isochronal DSC, both argon gas purity and Zr purity were shown to markedly affect GFA. GFA was optimized within a specific oxygen concentration range. The highest GFA was obtained when using high purity argon (Grade 6.0) and low Zr purity (99.5%). The optimization of GFA in Zr-based BMGs at a critical oxygen concentration has not been shown in previous work.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».