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Enregistrement W2004884444 · doi:10.1179/136404608x343639

Microstructure characteristics in non-modified and Sr modified Al–Si–Cu–Mg 319 type alloys

2008· article· en· W2004884444 sur OpenAlexfundno aff
Ying Han, A. M. Samuel, F. H. Samuel, H. W. Doty

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cast Metals Research · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceEutectic systemAlloyMicrostructurePorosityMagnesiumParticle sizeMetallurgyPhase (matter)CopperParticle (ecology)Melting pointComposite materialChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study was carried out on 319 alloys containing low and high levels of Mg, in the non-modified and Sr modified conditions (150 ppm Sr addition). Single step, two step and triple step heat treatments were applied to identify the optimum solution heat treatment to minimise incipient melting of the copper phases Al2Cu and Al5Mg8Cu2Si6 in these alloys in relation to the alloy properties. In Mg free alloys, no incipient melting of Al2 Cu was observed even in samples heat treated at 520°C. Addition of Sr leads to modification of Si particles but also to an increase in area per cent porosity and pore length, especially when the solution temperature reaches 520°C. Addition of Mg results in a decrease in the Si particle aspect ratio but an increase in particle size. Magnesium was also found to increase the possibility of incipient melting resulting from the formation of the insoluble Al5Mg8Cu2Si6 phase. To some degree, Sr decreases the effect that Mg has in increasing the area per cent porosity and pore length, while Mg impairs the effects that Sr has on modifying Si particles, even though the lowest Al–Si eutectic temperature is obtained for the 319 alloy containing both Mg and Sr.

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
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations10
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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