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Enregistrement W2075823957 · doi:10.1155/2014/704283

Essential Magnesium Alloys Binary Phase Diagrams and Their Thermochemical Data

2014· article· en· W2075823957 sur OpenAlexaff
Mohammad Mezbahul-Islam, Ahmad Mostafa, Mamoun Medraj

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntermetallicCALPHADPhase diagramThermodynamicsMagnesiumSolubilityMaterials scienceBinary numberPhase (matter)Work (physics)Binary systemExperimental dataMetallurgyChemistryPhysical chemistryMathematicsPhysicsAlloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Magnesium-based alloys are becoming a major industrial material for structural applications because of their potential weight saving characteristics. All the commercial Mg alloys like AZ, AM, AE, EZ, ZK, and so forth series are multicomponent and hence it is important to understand the phase relations of the alloying elements with Mg. In this work, eleven essential Mg-based binary systems including Mg-Al/Zn/Mn/Ca/Sr/Y/Ni/Ce/Nd/Cu/Sn have been reviewed. Each of these systems has been discussed critically on the aspects of phase diagram and thermodynamic properties. All the available experimental data has been summarized and critically assessed to provide detailed understanding of the systems. The phase diagrams are calculated based on the most up-to-date optimized parameters. The thermodynamic model parameters for all the systems except Mg-Nd have been summarized in tables. The crystallographic information of the intermetallic compounds of different binary systems is provided. Also, the heat of formation of the intermetallic compounds obtained from experimental, first principle calculations and CALPHAD optimizations are provided. In addition, reoptimization of the Mg-Y system has been done in this work since new experimental data showed wider solubility of the intermetallic compounds.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,248 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations161
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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