MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1979730399 · doi:10.1088/0964-1726/9/5/307

Experimental determination of thermal and electrical properties of Ni-Ti shape memory wires

2000· article· en· W1979730399 sur OpenAlexaff
M.G. Faulkner, J J Amalraj, Abhijit Bhattacharyya

Notice bibliographique

RevueSmart Materials and Structures · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueShape Memory Alloy Transformations
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAusteniteMaterials scienceShape-memory alloyElectrical resistivity and conductivityMartensiteThermal conductivityComposite materialSMA*ThermalPhase (matter)Calorimeter (particle physics)MetallurgyThermodynamicsMicrostructureElectrical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermal and electrical properties of shape memory alloys (SMA) are known to be different in their austenitic and martensitic phases. This paper addresses the determination of the phase-dependent heat capacity, thermal conductivity and electrical resistivity of a SMA wire. While the heat capacity measurements are relatively straightforward using a differential scanning calorimeter, the determination of the thermal conductivity and the electrical resistivity are more difficult in view of the possible non-uniformity in the material state of a SMA wire during a phase transformation. Experimental procedures are developed and used to determine these properties in either phase and, along with a previously developed finite-element code accounting for the non-uniform material states, the austenite and martensite properties are determined from the experimental data. For the SMA wire tested, the thermal conductivities of the austenite and martensite phases are determined to be 2.8 × 10 -2 J (mm S K) -1 and 1.4 × 10 -2 J (mm S K) -1 respectively, a difference of 100%. The electrical resistivities of the austenite and martensite phases are determined to be 8.371 × 10 -4 Ω mm and 9.603 × 10 -4 Ω mm respectively, a difference of about 14.7%.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations102
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSmart Materials and StructuresMême sujetShape Memory Alloy TransformationsTravaux en français237 207