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Enregistrement W2336728148 · doi:10.1177/0021998315613126

Metallographic investigation of tensile- and impact-tested aluminum composites

2015· article· en· W2336728148 sur OpenAlexafffund
MF Ibrahim, Hany R. Ammar, S. Alkahtani, FH Samuel

Notice bibliographique

RevueJournal of Composite Materials · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceComposite materialFractographyMicrostructureUltimate tensile strengthPrecipitation hardeningScanning electron microscopePrecipitationPhase (matter)Strengthening mechanisms of materialsToughnessAluminium

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work was performed on two composites: Al-15 vol.% B 4 C and experimental 6063/15% B 4 C. Additions of 0.45% Ti + 0.25% Zr were made to both composites melts. The composites were cast from the respective melts at 730℃ using two metallic molds to produce tensile as well as impact test samples. All samples were solution heat treated for 24 h at 540℃ for both composites, followed by aging at 200℃ for 10 h. Samples for microstructure and fractography were examined using field emission scanning electron microscopy. The results show that the powder injection technique used in this study produces composites with B 4 C uniformly distributed throughout the matrix. The strength and impact toughness of the two composites are controlled by the simultaneous precipitation of Al 3 Zr and Mg 2 Si phase particles depending on the matrix type. Hardening caused by precipitation of Mg 2 Si is more pronounced than that caused by Al 3 Zr phase precipitation. No B 4 C particle debonding was observed due to the presence of Zr-/Ti-rich layers surrounding the B 4 C particles. The cracks mainly propagate through the B 4 C reinforcement particles.

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)0,001
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,779

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,203 · 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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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