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Microstructural and Mechanical Characterization of Gray Cast Iron and AlSi Alloy after Laser Beam Hardening

2010· article· en· W2073897582 sur OpenAlexaff
Waldemar Alfredo Monteiro, E.M.R. Silva, Luanna Vitória Neris Silva, Wagner de Rossi, S.J. Buso

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensCanadian Linguistic Association
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureGray ironAlloyScanning electron microscopeIndentation hardnessHardening (computing)LaserCast ironMetallurgyEnergy-dispersive X-ray spectroscopyComposite materialWork hardeningLayer (electronics)Optics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A localized source of heat, such as that of laser beam, can provide a convenient means of producing a surface layer of altered microstructure. By using surface hardening treatment, wear resistance can be increased. Experiments were performed using a Nd:YAG pulsed laser under different processing conditions. Scanning electron microscopy (SEM), energy dispersive spectroscopy (EDS) and X-ray mapping (SEM) were employed to observe the effect of laser melting treatment on the microstructural properties of the samples. Depending on the selected laser treatment working conditions, different microstructures characteristics of surface melting can be achieved in the treated zone. Higher microhardness values were found at the treated area showing a superficial hardening of the sample and, consequently, an improvement of the wear resistance of these automotive alloys. The aim of this work is to find the optimal process parameters and to evaluate the characteristics of the laser superficial hardening (LSH) in a pearlitic gray iron and Al-Si alloy used in an automobile industry (bearing and piston materials in automotive industry).

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)0,000
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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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