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Enregistrement W2006959388 · doi:10.1179/026708300101507604

Silicon segregation in aluminium casting alloy

2000· article· en· W2006959388 sur OpenAlexaff
L. Snugovsky, J. F. Major, Doug D. Perovic, J. W. Rutter

Notice bibliographique

RevueMaterials Science and Technology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSiliconMaterials scienceAluminiumEutectic systemDendrite (mathematics)AlloyMetallurgyCastingDiffusionMicrostructureComposite materialThermodynamicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objective of the present study was to find an explanation for the observation made by earlier researchers that the distribution of silicon across dendrite branches in an aluminium–silicon casting alloy is sometimes anomalous, in that the concentration gradient is in the opposite direction to that predicted by solidification theory. Small specimens of aluminium alloy A356 were solidified to give a similar dendritic microstructure. One specimen was quenched from a temperature just above the eutectic temperature, giving the silicon distribution expected from theory, while a second specimen was cooled more slowly to give the anomalous silicon distribution, suggesting that it is caused by something occurring in the solid state. It was noted that there is a rapid decrease in solubility of silicon in aluminium with decreasing temperature below the aluminium–silicon eutectic temperature, so that a substantial amount of silicon is expected to come out of solution at temperatures above 500°C on cooling. An estimate of the diffusion rate of silicon in aluminium showed that, for normal cooling rates, this can occur by diffusion of silicon to the interdendritic silicon particles formed during the final stages of freezing, thereby removing silicon directionally from the dendrite branches and producing the observed anomalous silicon distribution.

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 seuil0,005

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations13
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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