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Enregistrement W2040989524 · doi:10.1179/1362171811y.0000000066

Characterisation of welded joints produced by FSW in AA 1100–B<sub>4</sub>C metal matrix composites

2012· article· en· W2040989524 sur OpenAlexaff
Jiang Guo, P. Gougeon, X.-G. Chen

Notice bibliographique

RevueScience and Technology of Welding & Joining · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensNational Research Council CanadaUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialWeldingMatrix (chemical analysis)MetalMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The feasibility of friction stir welding for joining AA 1100 based metal matrix composites reinforced with B4C particulate is studied for 16 and 30%B4C volume concentrations. For both composites, friction stir welding has a significant influence on the particle size distribution and the matrix grain size. For the 16% composite, the average particle size decreases after welding by ∼20% and the grain size from 15 to 5 μm as measured in the weld nugget. Tensile testing of welded joints showed up to 100% joint efficiency for both annealed AA 1100–16%B4C and AA 1100–30%B4C composite materials. However, if the ultimate tensile strength values of all the studied composites are similar at ∼130 MPa, then the weld ductility is higher for the annealed materials. Furthermore, it was observed that varying the welding speed between 100 and 275 mm min−1 does not influence the tensile properties and the particle size distribution in the nugget.

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 seuil0,004

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations30
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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