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Enregistrement W2098660511 · doi:10.1149/2.0781410jes

Microstructural Effects on Corrosion of AM50 Magnesium Alloys

2014· article· en· W2098660511 sur OpenAlexafffund
R. Matthew Asmussen, W. Jeffrey Binns, Pellumb Jakupi, David W. Shoesmith

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesGeneral Motors of CanadaMcMaster UniversityNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésMicrostructureMaterials scienceScanning electron microscopeEutectic systemCorrosionMetallurgyMagnesiumDielectric spectroscopyAlloyGraphiteMagnesium alloyEnergy-dispersive X-ray spectroscopyAluminiumOptical microscopeElectrochemistryComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The influence of microstructure and aluminum distribution on the corrosion of three different casts of the magnesium AM50 alloy (sand, graphite, die) was studied in 1.6 wt% NaCl solution. The microstructure of the alloys and the distribution of individual elements were characterized using scanning electron microscopy (SEM) and energy dispersive X-ray analyzes. Differences in the morphology and distribution of corrosion damage were determined using SEM and confocal scanning laser microscopy. Weight change measurements and electrochemical impedance spectroscopy showed that the corrosion resistance improved in the order sand cast < graphite cast ≪ die cast. This increased resistance was shown to be attributable to the increasing tightness of the α-Mg/β-phase/Al-containing eutectic microstructural network, which led to an improved protection of the surface by Al-enriched eutectic and a decrease in the probability of initiating a major damage site on an α-Mg region with low Al content.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,277

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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,203 · 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

Citations36
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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