EFFECTS OF CHEMICAL COMPOSITION ON SOLIDIFICATION, MICROSTRUCTURE AND HARDNESS OF Co-Cr-W-Ni and Co-Cr-Mo-Ni ALLOY SYSTEMS
Notice bibliographique
Résumé
This article presents a study of solidification behavior and associate microstructure as well as hardness of Co-Cr-W- Ni and Co-Cr-Mo-Ni alloy systems. The differential scanning calorimetry (DSC) technique is employed to determine the transformation temperatures of these alloys. The focus is on investigating the effects of each constituent of the alloys on their solidification behavior and associate microstructures. The hardness values of these alloys are also determined using a Wilson Series 2000 Rockwell Hardness Tester. It is found that chemical composition influences the solidification behavior, associate microstructures and hardness of cobalt-based alloys significantly. Carbon content dominates the solidification behavior of these alloys when the contents of the solution-strengthening elements Mo and Ni are within their saturation in the solution matrix. However, as the contents of Mo and Ni reach a certain level, formation of intermetallic compounds changes the solidification behavior of these alloys remarkably. The presence of boron greatly decreases the solidification temperature. The volume fraction of carbides, Laves phase and other intermetallic compounds in the microstructure determines the hardness of the alloys.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».