MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2094526600 · doi:10.3139/146.111252

Microstructural investigation on marforming and conventional cold deformation in Ni–Ti–Fe-based shape memory alloys

2015· article· en· W2094526600 sur OpenAlexaff
Ritwik Basu, Jerzy A. Szpunar, M. Eskandari, M.A. Mohtadi-Bonab

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Materials Research (formerly Zeitschrift fuer Metallkunde) · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueShape Memory Alloy Transformations
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAnnealing (glass)MetallurgyMicrostructureLiquid nitrogenAlloyDislocationGrain sizeDeformation (meteorology)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A hot-rolled Ni–Ti–Fe alloy was subjected to 50% cold rolling by laboratory rolling mill and was subsequently annealed at 800°C for 1.5 h. This sample was then deformed through another 10% reduction in thickness by two different routes (i) conventional cold rolling and (ii) marforming (rolling in liquid nitrogen) followed by annealing under identical conditions. The grain refinement during normal cold rolling was attributed to relatively large presence of dislocations in the ND // <110> grains in the starting microstructure. The regions of higher dislocation densities became gradually textured to ND // <111> orientation, with cold rolling. Marforming (deformation in liquid nitrogen following phase transformation) on the other hand led to more significant grain refinement and also change in the bulk texture. The objective of this study was to compare the grain refinement and microstructural modification produced through marforming with that obtained in conventional cold deformation.

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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Journal of Materials Research (formerly Zeitschrift fuer Metallkunde)Même sujetShape Memory Alloy TransformationsTravaux en français237 207