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Enregistrement W2061504010 · doi:10.1179/136404610x12738456167267

Hot tear susceptibility of aluminium–silicon binary alloys

2010· article· en· W2061504010 sur OpenAlexafffund
Mihriban Pekguleryuz, Shih-Chao Lin, Erol Ozbakir, Deniz Sultan Temur, Celil A. Aliravci

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cast Metals Research · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensPolytechnique MontréalMcGill University
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésMaterials scienceEutectic systemAluminiumCastingSiliconShrinkageDendrite (mathematics)AlloyMetallurgyComposite materialMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hot tear susceptibility (HTS) of Al–Si alloys in the 0–5–3·0 wt-%Si has been determined using a constrained rod casting test and a quantitative index. Hot tear susceptibility was seen to decrease with increasing silicon content. Hot tear severity varied directly with solidification shrinkageβ, the non-equilibrium freezing range ΔT′, dendrite arm spacing and the effective grain size d eff. The highest HTS was seen in the Al–0·5%Si alloy with the largest ΔT′, the highest β, the largest dendrite arm spacing, the lowest amount of eutectic phase f eu, and, hence, the longest local freezing time t f. Correlation was observed between HTS and the theoretical hot tear criteria Clyne–Davies CSC, Feurer and Campbell CSC b indices, with Campbell's criterion showing a very strong correlation as HTS c≈0·03CSCb + 6 with R2=0·93, where HTS c is HTS of rod C.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,303 · 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

Citations18
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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