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Enregistrement W1964972192 · doi:10.1146/annurev-matsci-070909-104438

Steel-Based Composites: Driving Forces and Classifications

2010· article· en· W1964972192 sur OpenAlexaff
David Embury, Olivier Bouaziz

Notice bibliographique

RevueAnnual Review of Materials Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueMetallurgy and Cultural Artifacts
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMesoscopic physicsComposite materialContext (archaeology)CeramicPlasticityFabricationStructural materialVolume fractionPhase (matter)Macroscopic scale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this overview of steel-based composites, consideration is given to conventional metal-matrix composites, in which steel is combined with another metal, ceramic, or polymer. In addition, we define fully steel composites, in which both components of the structure are developed within the steel. These approaches are integrated by discussing a series of macroscopic, mesoscopic, and microscopic examples. This review provides an integrated view of steel composites and allows modeling of the mechanical response to be considered both at the continuum level and in terms of dislocation mechanisms depending on the length scale and the degree of mechanical contrast between the constituent phases. In the context of fully steel composites, consideration is given to static systems in which the volume fraction of the strengthening phase is constant and the length scale is varied by heat treatment or imposed plastic strain. Moreover, we discuss dynamic systems in which a phase transition occurs concomitantly with plastic strain, resulting in an increase in the density of planar barriers that control the plasticity. A discussion of classical works that describe materials such as Damascus steels is used as a template to consider a variety of ways of producing ultrahigh-strength steel composites. Examples of applications are cited and linked to the important issue of developing appropriate fabrication methods for the production of current and future steel composites.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,872
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,350 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations114
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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