MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Fracture Property Correlation of Rheocast (EMS) and Thixocast 6061 Aluminium Alloy

2014· article· en· W2039339350 sur OpenAlexaff
S. K. Singh, Prosenjit Das, K. Chattopadhyay, Pradip Dutta

Notice bibliographique

RevueDiffusion and defect data, solid state data. Part B, Solid state phenomena/Solid state phenomena · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensCanadian Society of Intestinal Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAlloyFracture (geology)Ultimate tensile strengthCastingAluminiumMetallurgyPorosityAluminium alloyComposite materialDie castingPhase (matter)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present study has been taken up to establish fracture property correlation of the semi solid processed 6061 aluminium alloy. Electro Magnetic Stirring (EMS) has been performed to get non-dendritic billets and then the alloy has been thixocast using a High pressure die casting machine. Tensile tests have been performed to estimate mechanical properties of the semi solid processed alloy. Fracture behaviour of the alloy has been investigated at the intermediate EMS cast state and subsequent final thixocast state, employing uniaxial tensile tests at 0.001s -1 strain rate and at room temperature. Fracture surface morphology of the EMS cast state shows that the presence of micro porosity is responsible for crack initiation and final fracture. Our results confirm that the dimpled rupture of primary Al phase is responsible for improved mechanical properties in the thixocast state of the alloy.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,227 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiffusion and defect data, solid state data. Part B, Solid state phenomena/Solid state phenomenaMême sujetAluminum Alloy Microstructure PropertiesTravaux en français237 207