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Thermal Stability and Nanocrystallization of Amorphous Ti-Ni Alloys Prepared by Cold Rolling and Post-Deformation Annealing

2007· article· en· W1972616333 sur OpenAlexaff
Vladimir Braïlovski, С. Д. Прокошкин, Elena Bastarash, Vincent Demers, К. Inaekyan, I. Yu. Khmelevskaya

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallic Glasses and Amorphous Alloys
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAnnealing (glass)SubstructureVolume fractionMetallurgyAmorphous solidWork hardeningAlloyAmorphous metalDiffusionless transformationThermal stabilityComposite materialThermomechanical processingMartensiteMicrostructureCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermomechanical processing consisting in severe cold rolling (true strain 0.7–1.9) followed by a post-deformation annealing (200-700oC) is applied to Ti-50.0 and 50.7at%Ni alloys. The thermal stability of the amorphous phase as well as the influence of post-deformation annealing on the structure, substructure and temperature range of martensitic transformations are studied using TEM and DSC techniques. For a given level of cold work, the equiatomic alloy has a higher volume fraction of amorphous phase than the nickel-rich one. For both alloys, the higher the volume fraction of the amorphous phase, the higher the thermal stability. For a given post-deformation annealing temperature, the DSC martensitic transformation peaks from the material subjected to amorphization cold work are sharper and the hysteresis between the direct and reverse transformations is narrower than those for a material subjected to strain hardening cold work. This observation confirms the absence of the well-developed dislocation substructure in the severely deformed alloy subjected to nanocrystallization heat treatment, which is consistent with TEM results.

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 enseignants0,003
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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