Notice bibliographique
Résumé
The history of Thixomolding®, its technology and commercialization are reviewed along with recent evolution of new technology afforded by its metallurgical structure. Since Thixomolding was introduced in the early 1990’s, it has developed to more than 400 Thixomolding machines in the United States, Canada, Japan, China, Taiwan, Hong Kong, Malaysia, Korea, Germany, Belgium and France. Applications have been established in the electronics/communication, automobile, military, hand tool, medical and sporting goods markets. Thixomoldings principal advantages are in net-shaping, consolidation of parts, safety, environmental friendliness, mechanical properties and microstructure. The virtuous isotropic and fine-grained Thixomolded® microstructure has opened the door to derivative thermal mechanical processing for generating nanostructured Mg products of high strength/density along with improved ductility, fatigue strength, corrosion resistance and formability. This thermomechanical processing (TTMP) has been applied recently to the Thixomolded precursor to further refine the grain size and eutectic phases to nanometer sizes - providing yield strength above 300 MPa, fatigue strength of 150 MPa along with elongation of >10%. Alloys so processed include AZ50L, AZ60L, AM60, AZ61L, AZ70L-TH, AZ80, AZ91D, AXJ810-TH and Thixoblended® alloys of higher Zn content. Microstructure is related to processing and properties, as predestined by the Thixomolded microstructure. Fiber Metal Laminate composites based on this nanoMAG TTMP Mg product have demonstrated yield strength up to 900 MPa, with modulus of elasticity of 90 GPa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».