MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Investigation of the Primary Phase Segregation during the Filling of an Industrial Mold with Semi-Solid A357 Aluminum

2008· article· en· W2077481653 sur OpenAlexfundno aff
Frédéric Pineau, Geneviève Simard

Notice bibliographique

RevueDiffusion and defect data, solid state data. Part B, Solid state phenomena/Solid state phenomena · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésPhase (matter)Materials scienceSlurryCastingFlow (mathematics)Work (physics)AluminiumMechanicsPorosityMechanical engineeringMetallurgyComposite materialEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Casting metal alloys in the semi-solid state is now becoming a well established manufacturing technique. But, the success of this technology necessitates a good understanding of the feedstock material behaviour. To obtain high quality components with semi-solid metal processing, a homogeneous distribution of phases must be maintained in the material during the die filling stage. Many parameters affect the process such as temperature, time and stress history, which influence the shape, size and connectivity of the particles that make up the slurry. The subsequent phase interaction mechanisms are quite complex and have direct effects on the flow and final micro-structure distribution of the cast part and thus, without any doubt, on its mechanical properties. Two-phase numerical models have been developed to account for the liquid-solid phase separation e.g. [1,2]. Several two-phase models have been elaborated on the basis of soil mechanics and consider that the phase interaction term is mainly due to the flow through a porous medium. Because of the difficulties of making direct measurements in an extremely hostile environment, there has been very little work done to validate these models. In order to fill this gap, a better understanding of the phase distribution and phase segregation mechanisms during the filling step is required. In this work, the post-solidification primary α-phase distribution inside an industrial semi-solid cast part has thus been investigated. A thorough metallographic analysis has been performed using an upright microscope coupled to a Clemex image-analysis software. The results were then processed to produce a map of the final α-phase distribution. Many different grain scales have been observed in the solidified part and their distributions seem to be closely associated to the velocity field. Contacts between moving particles seem to play an important role in the phase distribution and show many similarities to granular materials. This latter aspect should be considered in the development of new constitutive models for semi-solid slurries.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations5
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDiffusion and defect data, solid state data. Part B, Solid state phenomena/Solid state phenomenaMême sujetMetallurgy and Material FormingTravaux en français237 207