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Enregistrement W2050887597 · doi:10.2464/jilm.56.705

Effects of Mn content on bending formability of extruded AZ31 magnesium alloy pipes

2006· article· en· W2050887597 sur OpenAlexaff
Jun-ichi SUGAI, Tadashi Iwai, Genjiro Motoyasu, Toru Shimizu, H. Soda, Alexander McLean

Notice bibliographique

RevueJournal of Japan Institute of Light Metals · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFormabilityMaterials scienceMetallurgyManganeseDuctility (Earth science)Magnesium alloyAlloyUltimate tensile strengthBendingMicrostructureDeformation (meteorology)ElongationStrain (injury)Composite materialCompression (physics)Magnesium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Formability of extruded round AZ31 magnesium alloy pipes with different manganese concentrations was evaluated by performing bending tests and measuring strain along the length of the pipes during the bending process. It was found that an increase in the amount of manganese content from 0.3% to 0.7% did not exert any significant effect on the values of yield stress, elongation, or compression to fracture, while the values of hardness tended to increase and UTS decreased. The compression ductility was significantly lower than tensile ductility for all manganese concentrations. Accordingly, the formability of pipes decreased, causing cracks in areas where compression strain occurred during bending. It was also found that a larger strain occurred in the latter half of the region along the length of pipe between the clamp-end and pipe positioning block. For alloy pipes with higher manganese concentrations (0.5 and 0.7 Mn mass%), there was a clear strain peak occurring in the strain profile in the region, while for the 0.3 Mn mass% alloy pipe it exhibited a more uniform strain profile along the length of the pipe in this region, indicating that a more uniform deformation took place which was confirmed by microstructure analysis of the specimens.

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)0,001
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,564

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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