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Enregistrement W2000742705 · doi:10.1116/1.3139898

Characterization of surface damage in AlSi alloys

2009· article· en· W2000742705 sur OpenAlexafffund
Jun‐Feng Su, Xueyuan Nie, Vesselin Stoilov, Quan Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology A Vacuum Surfaces and Films · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesOntario Centres of Excellence
Mots-clésMaterials scienceComposite materialIndentationCharacterization (materials science)SiliconContact mechanicsDeformation (meteorology)Stress (linguistics)Finite element methodMetallurgyStructural engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plastic deformation and damage accumulation at the contact surface are two important aspects of sliding wear of metal-matrix composite (MMC) materials such as AlSi alloys. The particular topography of the surfaces of the AlSi alloys has triggered the idea that the silicon particles form a load bearing surface over which the countersurfaces are sliding. Therefore, the wear resistance of AlSi surface is thought to originate from the high hardness of the silicon surface formed by the primary Si particles (inclusions). On the other hand, the mechanical strength of the reinforcement (Si)/matrix(Al) interface in a MMC is the primary factor determining the strength on the load bearing Si formation. In this work, the authors developed a novel method to characterize the interface strength of a MMC, combining a nano-/microindentation experiment and a finite element/atomistic analysis. The nano-/microindentation experiment was carried out by indenting individual reinforcement particles on a free surface with a nano-/microindenter. The dependence of indentation response on the interface properties was systematically studied, and the interface strength was extracted from the threshold stress for the sink in of the Si particles. With this method, the shear strength of an Al∕Si interface was measured approximately 330MPa, which compares well with the lower bound of an atomistic simulation with a modified embedded atom method potential [A. Noreyan et al., Acta Mater. 56, 3461 (2008)].

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0010,000
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 GPT0,213
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations1
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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