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Enregistrement W2023959698 · doi:10.4028/www.scientific.net/msf.604-605.67

Microstructure and Mechanical Characterization of an Al-Zn-Mg Alloy after Various Heat Treatments and Room Temperature Deformation

2008· article· en· W2023959698 sur OpenAlexaff
Paola Leo, Emanuela Cerri, H.J. McQueen, Samanta Chiozzi

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAlloyMicrostructureNucleationUltimate tensile strengthAnnealing (glass)MetallurgyRecrystallization (geology)Tensile testingHardening (computing)Composite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the effect of various solution and aging treatments on microstructure and mechanical properties of an as cast Al-5.5Zn-1.2Mg alloy has been investigated by optical microscopy, hardness measurements and room temperature tensile test. The solution heat treatments performed at temperatures between 400 and 490°C have little effects on hardness while electrical conductivity values increased at the lower temperature because of dissolved atoms and vacancy rich clusters. Concerning aging, only T6 improves mechanical properties of the undeformed alloy, while aging performed on tensile tested samples results in a decrease of hardness due to accelerated kinetics and heterogeneous nucleation of equilibrium phase stimulated by dislocation network. Tensile tested samples of the as cast alloy exhibits the fastest recrystallization time during annealing because of the absence of fine precipitates and the high strain hardening.

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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,603

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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,184
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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