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Enregistrement W1970130799 · doi:10.4028/www.scientific.net/ssp.139.1

Atomistic Simulations of the Aluminum-Silicon Interfaces under Shear Loading

2008· article· en· W1970130799 sur OpenAlexaff
Alice Noreyan, Vesselin Stoilov

Notice bibliographique

RevueDiffusion and defect data, solid state data. Part B, Solid state phenomena/Solid state phenomena · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Surface Polishing Techniques
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCritical resolved shear stressMisorientationUltimate tensile strengthComposite materialSiliconIsotropyShear (geology)Slip (aerodynamics)Shear stressMolecular dynamicsAluminiumMetallurgyGrain boundaryMicrostructureShear rateThermodynamicsComputational chemistryOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study molecular dynamics simulations were carried out to investigate the deformation of pure FCC aluminum and diamond cubic silicon interfaces under shear stress. A second nearest-neighbor modified embedded atom method was used to describe the interactions between Al-Al, Si-Si and Al-Si atoms. The critical shear stress (CSS) was determined for various Al/Si and Al/Al interfaces with different alignments and orientations. Structural analyses show that the deformation is localized at approximately 10 Å thickness of the interface in Al. The critical shear stress of Al/Si interface was found to be significantly lower than the critical tensile stress due to the partial stick-slip in sliding. In addition, it has been proven that there is no explicit relationship between shear and tensile critical stresses, which is fundamentally different from isotropic materials, where the shear stress is about half of the tensile stress. The misorientation has a dramatic effect in reducing shear stress at Al/Al interfaces, but has no effect on CSS in Al/Si. As a result, it was shown that introducing Si improves the strength of the interface (and the composite material in general) for different grain orientations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,252 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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