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Enregistrement W2228875608 · doi:10.12783/jmc.v2i1.80

Micromechanics-based Study on Thermo-mechanical Behavior of ZrO2/Ti Functionally Graded Materials

2014· article· en· W2228875608 sur OpenAlexvenueno aff
Hideaki Tsukamoto, Yoshiki Komiya, Hisashi Sato, Yoshimi Watanabe

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Cases · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced ceramic materials synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicromechanicsGradationComposite materialSpark plasma sinteringMaterials scienceThermal shockCreepCeramicComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this study is to investigate thermo-mechanical response of ZrO 2 /Ti functionally graded materials (FGMs) fabricated by spark plasma sintering (SPS) based on a mean-field micromechanics model, which takes account of micro-stress relaxation due to interfacial diffusion between ceramic and metal phases as well as creep of both phases. A resistance to cyclic thermal shock loadings of FGMs with different compositional gradation patterns including Ti-rich, linear and ZrO 2 -rich gradation patterns has been investigated. The results demonstrate that Ti-rich FGMs show superior properties among the tested FGM samples. Mean-field micromechanics-based examinationsreveal that the range and ratio of thermal stresses in ZrO 2 surface layers in FGMs can affect cyclic thermal shock fracture behaviour but not mean thermal stresses. Creep of ZrO 2 have a large influence on dependence of the range and ratio of thermal stresses in ZrO 2 surface layers on compositional gradation patterns in the FGMs.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0090,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,271 · 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.

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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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