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Enregistrement W2332049712 · doi:10.1115/pvp2013-97183

Constructing a Validated Deformation Mechanism Map Using Low Temperature Creep Strain Accommodation Processes for Waspaloy (A Nickel-Based Superalloy)

2013· article· en· W2332049712 sur OpenAlexafffund
Mahyar Asadi, Dominic Guillot, Arnaud Weck, Ashok K. Koul, A. Chamanfar, Mohammad Jahazi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Temperature Alloys and Creep
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureLife Prediction Technologies (Canada)University of Ottawa
Organismes subventionnairesUniversity of Ottawa
Mots-clésCreepSuperalloyMaterials scienceMetallurgyGrain boundaryStrain rateGrain Boundary SlidingDiffusion creepDislocation creepDeformation mechanismDislocationMechanicsAlloyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A creep Deformation Mechanism Map (DMM) of an engineering alloy can be an effective tool for developing physics based prognostics systems. Many classical diffusion based rate equations have been developed for time dependent plastic flow where dislocation glide, dislocation glide-plus-climb and vacancy diffusion driven grain boundary migration (diffusion creep) are rate controlling. Long term creep testing and analysis of complex engineering alloys has shown that power law breakdown phenomenon is related to the dominance of Grain Boundary Sliding (GBS) as opposed to diffusion creep. Rate equations are now available for GBS in complex alloys and, in this paper, a DMM is constructed for Waspaloy (a Nickel-Based Superalloy) and validated by comparison with a collection of experimental data obtained from the literature. The GBS accommodated by wedge type cracking is considered dominant at low homologous temperatures (0.3 to 0.5Tm - temperature in Kelvin) whereas GBS accommodated by power-law or cavitations creep dominates above 0.55Tm.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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