Empirical models of mechanical behaviour of Al-Si-Mg cast alloys for high performance engine applications
Notice bibliographique
Résumé
Substructure characteristics in hot worked Alalloys are very important for modelingmechanical properties during hot forming,and also in the product. In contrast to simplegrain shape in etched-optical microscopy(EOM), polarized optical microscopy (POM)significantly confirmed subgrain presence inbetter detail than x-ray diffraction (XRD).Transmission electron microscopy (TEM)revealed the dislocations forming subgrainboundaries (SGB) and dispersed betweenthem; TEM in scanning mode (STEM) couldprovide microtextures substantiating XRD.Scanning electron microscopy with backscatteredimage (SEM-EBSI) exhibitedsubstructures more accurately than POM butmuch less detailed than TEM. Finally,orientation-imaging microscopy (OIM)provided microstructures as in SEM-EBSI andalso detailed misorientations; however,omission of very-low angle SGB seen in TEMgave rise to estimates of larger subgrain sizesand misorientations. The field of view is verylimited in TEM, but fairly similar in POM,SEM-EBSI and OIM although highermagnifications are possible in the last two.The various techniques are also affecteddifferently by substructure scale (temperature,strain and rate) and composition thatalso influence specimen preparation.Examination by several techniques is bestassurance of correct interpretation ofmicrostructural characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».