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Enregistrement W2340731708 · doi:10.1063/1.4945764

Thermal transport properties of multiphase sintered metals microstructures. The copper-tungsten system: Experiments and modeling

2016· article· en· W2340731708 sur OpenAlexafffund
Aïmen E. Gheribi, Emmanuel Autissier, Jean-Laurent Gardarein, M. Richou

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueThermal properties of materials
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureGrain sizeTungstenSpark plasma sinteringThermal diffusivityCopperGrain boundaryPorosityThermal conductivityMetallurgyLaser flash analysisGrain boundary diffusion coefficientSinteringComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The thermal diffusivity of Cu-W sintered alloys microstructures is measured at room temperature at different compositions, using rear face flash experiments. The samples are synthesized with the Spark Plasma Sintering technique. The resulting microstructures are slightly porous and consist of angular nanoscale grains of tungsten with medium sphericity in a copper matrix. The tungsten particles are at the nanoscale with an average grain size of 250 nm in contrast to the copper matrix for which the average grain size lies in the range 20 μm–30 μm; this is large enough to avoid the grains boundary effect upon the thermal transport. The overall porosity of the microstructures lies within the range: 6%≤P≤12%. Along with the experimental work, a predictive model describing the effective thermal conductivity of multiphasic macrostructures is proposed in order to explain the obtained experimental results. The model was developed based only on physical considerations and contains no empirical parameters; it takes into account the type of microstructure and the microstructure parameters: porosity, grain shape, grain size, and grain size distribution. The agreement between the experiments and the model is found to be excellent.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,357

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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