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Enregistrement W1990063787 · doi:10.4028/www.scientific.net/amr.699.650

Liquid Metallurgy Synthesis and Thermo-Electrical Characterization of Copper-Aluminum Metal Matrix Composite

2013· article· en· W1990063787 sur OpenAlexaff
Opeyemi Lawrence Osoba, Ayo Samuel Afolabi, Emmanuel Vodal, Omoniyi Fasuba

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesUniversity of South Africa
Mots-clésMaterials sciencePowder metallurgyMetal matrix compositeComposite numberSilicon carbideVolume fractionAluminiumCopperComposite materialThermal conductivityIndentation hardnessParticle (ecology)Particle sizeUltimate tensile strengthDispersion (optics)Electrical resistivity and conductivityMetallurgyMicrostructureChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Samples of copper-aluminum reinforced metal matrix composite (MMC) were prepared by liquid metallurgy method using micron–sized silicon carbide (SiC) particulate. The resultant MMC samples were characterized to determine their thermal, electrical and mechanical properties in respect to varying particle sizes (212, 425, 710 and 1200 mm) of the SiC. The analyses of the results obtained showed that the thermal conductivity of the composite increased with decrease in particle size and volume fraction of the SiC. Also with decrease in grains size, high thermal conductivity was achieved by increasing the volume fraction. The results obtained in this study showed that alloying Cu matrix with aluminium is effective in reducing the interfacial reactions of a typical Cu-SiC matrix composite. The synthesized MMC samples also possessed a combination of high thermal and electrical conductivities with a low coefficient of thermal expansions which is synonymous to a low tensile strain at a maximum load. These properties were achieved for a 60%Cu/Al(40%SiC) at 212 µm, 50%Cu/Al(50%SiC at 12 µm and 70%Cu/Al(30%SiC) at 710 µm. The microstructural evaluation using optical microscopy (OM) indicated good dispersion of the SiC particles in all the samples which consequently enhanced the microhardness obtained in the MMC samples.

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 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 seuil0,783

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 savante0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,254 · 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.

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

Citations0
Publié2013
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Résumé présentoui

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