New Developments with the SEED Technology
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The SEED technology, a rheocasting process based on the slurry-on-demand approach, is an emerging technology that was developed in the mid-2000s. Many publications with regard to the process and to alloy development using this technology were made since, and several industrial units are operated worldwide. Moreover, the process is still actively developed and is fully supported by a team of scientists, engineers and technicians. With a global objective of addressing the user requirements and the industry needs, works were conducted toward optimization of the process and equipment. At first, the focus was on developing a simplified version of the SEED process to eliminate the so-called “drainage” phase while preserving the prime quality of the slurry produced. Improvement of some system components and integration of new features were also targeted to secure the overall equipment efficiency (OEE) and increase the process reliability. This work, backed with the optimization of process parameters and comprehensive techniques adapted for semi solid casting, led to the consolidation and even improvement of the properties of the parts produced for the common foundry alloys 356/357 and 319. Furthermore, the non-drained SEED version was applied to the validation of the process capabilities for uncommon cast alloys with works on 6061 wrought alloy, Duralcan metal matrix composite, and others. The results confirmed that the SEED process can efficiently be used in non-drained mode and achieve the same quality of slurry as the drained version originally developed. It is now proven in the industrial scale and actually integrated in the updated industrial equipment. Moreover, the capabilities of the process for special alloys and applications are still the subject of active development works.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle