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Vacancy-Solute Interactions in Al-Cu-Mg

2006· article· en· W1975068790 sur OpenAlexfundno aff
R.K.W. Marceau, R. Ferragut, A. Dupasquier, Marina Iglesias, Simon P. Ringer

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMuon and positron interactions and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of SydneyAustralian Research CouncilOntario Ministry of Natural Resources and Forestry
Mots-clésMaterials sciencePositron annihilation spectroscopyAlloyDoppler broadeningAtom probeHardening (computing)Vacancy defectTernary operationSpectroscopyAgeingVickers hardness testPositron annihilationAnalytical Chemistry (journal)PositronMetallurgyCrystallographyNuclear chemistryMicrostructureComposite materialSpectral lineChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This is an initial report of a multi-technique study on the effect of Mg alloying on solute-vacancy interactions during the early stages of ageing of dilute 2xxx Al-Cu-Mg alloys so as to better understand the early rapid hardening (RH) that occurs in certain compositions of these alloys and the more general phenomena of secondary hardening (SH) at ambient temperatures. Therefore, RH at 150 °C and SH at room temperature from the as-quenched condition and after 60 sec ageing at 150 °C were studied in Al-1.1Cu and Al-1.1Cu-0.5Mg (at. %) variously by positron annihilation lifetime spectroscopy (PALS), coincidence Doppler broadening (CDB) spectroscopy and atom probe tomography (APT) and monitored by Vickers hardness measurements. The present results indicate that Cu-Cu, Mg-Mg and Cu-Mg clusters are formed in the ternary alloy already in the asquenched state and that they persist during ageing at 150 °C. The fraction of the solutes Cu and Mg that were associated with vacancies after ageing was increased 10-fold and double, respectively and the strength of the Cu clustering is enhanced greatly after 60 sec at 150 °C.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,384
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
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; 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

Citations21
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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