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Enregistrement W2003187360 · doi:10.1016/j.actamat.2014.07.018

In situ quantification of the nucleation and growth of Fe-rich intermetallics during Al alloy solidification

2014· article· en· W2003187360 sur OpenAlexaff
Chedtha Puncreobutr, A.B. Phillion, Julie L. Fife, Peter Rockett, Andrew P. Horsfield, Peter Lee

Notice bibliographique

RevueActa Materialia · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversity of British Columbia, Okanagan CampusUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilCompetence Centre for Materials Science and TechnologyFord Motor Company
Mots-clésIntermetallicNucleationMaterials scienceAlloyEutectic systemSupercoolingMetallurgyAluminiumSynchrotronAluminium alloyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Real-time in situ synchrotron X-ray tomographic microscopy was used to gain new insights into and quantify the nucleation mechanisms and growth kinetics of β-Al5FeSi intermetallics during solidification of an aluminium Al–7.5Si–3.5Cu–0.6Fe (wt.%) alloy. Three new insights were obtained. First, the plate-like β-intermetallics appeared to nucleate mainly on or near the primary aluminium dendrites and to a lesser extent off the oxide skin on the surface of the specimen. Second, for this alloy composition, β-intermetallic formation was largely complete before the formation of Al–Si eutectic. Third, the β-intermetallics formed via fast lateral growth, wrapping around and in between the primary dendrite arms. Further, the nucleation and growth dynamics of β-intermetallics were quantified as a function of undercooling in a functional form that could be easily used in microstructural simulations. The frequency of intermetallic interaction mechanisms, such as plate nucleation vs. impingement and branching, were also quantified.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations154
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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