Influence of Fe-rich intermetallics on solidification defects in Al–Si–Cu alloys
Notice bibliographique
Résumé
To better understand the influence of Fe-rich intermetallics on solidification defect formation, fast in situ synchrotron X-ray tomographic microscopy experiments were performed on a commercial A319 alloy (Al–7.5Si–3.5Cu, wt.%) with 0.2 and 0.6 wt.% Fe. Real-time observations during solidification and semi-solid deformation experiments reveal that β-intermetallics contribute via several different mechanisms to porosity formation and hot tearing susceptibility. While β-intermetallics were not observed to nucleate porosity directly, they do block interdendritic channels, thereby reducing the shrinkage feeding, and increasing pore tortuosity. Pores also grow preferentially along the surface of the β-intermetallics, suggesting that the β-phase has a lower gas–solid interfacial energy than α-Al, thus assisting in increasing pore volume. During uniaxial tension experiments, the ductile failure of the semi-solid, intermetallic-poor, base alloy transitions to a brittle-like failure when a large amount of β-intermetallics are present. In all post-failure microstructures, internal damage was preferentially orientated perpendicular to the loading direction, agreeing with prior experimental and numerical studies.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».