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Enregistrement W1964326512 · doi:10.1179/026708301101510014

Effect of layered microstructure and its evolution on superplastic behaviour of AA 8090 Al–Li alloy

2001· article· en· W1964326512 sur OpenAlexafffund
B.P. Kashyap, M.C. Chaturvedi

Notice bibliographique

RevueMaterials Science and Technology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMicrostructure and mechanical properties
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSuperplasticityMaterials scienceEquiaxed crystalsMicrostructureTexture (cosmology)AlloyStrain rateDuctility (Earth science)Composite materialGrain sizeUltimate tensile strengthFlow stressMetallurgyCreep

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Superplastic forming grade sheets of AA 8090 Al–Li alloy were observed to contain layers of different microstructure and microtexture across the thickness cross-section. Superplastic behaviour and its relationship to the concurrent microstructural and microtextural evolution of this sheet were studied at 803 K by tensile testing of specimens taken from the full thickness and the near surface and midthickness layers. Initially, the surface layers contained nearly equiaxed and relatively coarse grains with a strong S {123}〈634〉 type texture, whereas the midthickness section had elongated fine grains and a dominant Bs {011}〈211〉 texture. The stress–strain rate (σ–ε) curves exhibited minimum flow stress for the full thickness material. Varying levels of grain growth and texture weakening occurred in the above two layers, the extent of which depended on whether the layers were in separated form or as coexistents in the full thickness material. The maximum values of strain rate sensitivity index for the full thickness, surface, and centre materials were 0.82, 0.64, and 0.56, respectively. The corresponding ductility values were 475, 420, and 286% at ε=1×10-3 s-1.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,227 · 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
Publié2001
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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