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Enregistrement W2314924384 · doi:10.1088/1757-899x/117/1/012031

Aging characteristics of the Al-Si-Cu-Mg cast alloy modified with transition metals Zr, V and Ti

2016· article· en· W2314924384 sur OpenAlexafffund
Frank Czerwiński, S.K. Shaha, W. Kasprzak, J. Friedman, D.L. Chen

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceAlloyIsothermal processMetallurgyEutectic systemCastingSofteningComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The hypoeutectic Al-7Si-1Cu-0.5Mg base alloy was modified with different contents of Zr, V and Ti. The wedge-shape samples with varying solidification rates during casting were subjected to isochronal aging at temperatures up to 500 °C. Moreover, as-cast and solution treated alloys were subjected to long-term isothermal aging at 150°C. As a reference, the A380 alloy, seen as commercial standard for the automotive application target, was used. The modified alloys exerted different aging characteristics than the A380 grade with higher peak hardness and lower temperature of alloy softening. Besides, the influence of the applied solidification rates on hardness after aging was less pronounced in modified alloys than in the A380 grade. For three combinations of Zr, V and Ti tested with contents of individual elements ranging from 0.14 to 0.47%, no essential differences in aging characteristics were recorded. The results are discussed in terms of the role of chemistry and heat treatment in generating precipitates contributing to the thermal stability of Al based alloys.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,490

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,167 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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