MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Controlled Elasticity in Nano-Structured Metallic Glass by Ion Implantation Method

2007· article· en· W2089719159 sur OpenAlexaff
Shinji Muraishi, Hirono Naito, Jhi Shi, Yoshio Nakamura, Tatsuhiko Aizawa

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallic Glasses and Amorphous Alloys
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAmorphous metalAmorphous solidNanoindentationPenetration (warfare)Composite materialIon implantationIonDissolutionElasticity (physics)IndentationChemical engineeringCrystallographyAlloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Different reactivity of ions has been implanted into Zr-Cu metallic glass to obtain nano-structured surface with controlled elasticity. The penetration of glass forming element of Ni+ into crystalline Zr-Cu stabilizes glassy phase to induce crystalline-amorphous (c-a) transition during implantation process. In the meanwhile, penetration of N+ into glassy matrix induces precipitation of (Zr, Cu)N at the mean penetration depth of N. Critical N concentration for nitride formation is estimated to be (Zr,Cu)-20at%N, which also suggests existing of N solid solution of glassy phase. Inert element of Ar+ yields dispersion of nano-voids among glassy matrix. Nano-indentation tests reveal that Young’s modulus of ion implanted glassy film dramatically changes with respect to the induced nano-structure, to decrease 0.4 times for Ar+, to increase 1.3 times for N+ as comparison with that for as-deposited state.

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)0,002
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMaterials science forumMême sujetMetallic Glasses and Amorphous AlloysTravaux en français237 207