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Enregistrement W2514580927 · doi:10.15282/jmes.10.1.2016.6.0174

Lap joint dissimilar welding of aluminium AA6061 and galvanized iron using TIG welding

2016· article· en· W2514580927 sur OpenAlexaff
L. H. Shah, U.K. Mohamad, Khairul Ihsan Yaakob, Akhtar Razul Razali, M. Ishak

Notice bibliographique

RevueJOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING AND SCIENCES · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesUniversiti Malaysia Pahang
Mots-clésMaterials scienceGalvanizationMetallurgyGas tungsten arc weldingOptical microscopeWeldingUltimate tensile strengthAluminiumMicrostructureIntermetallicComposite materialScanning electron microscopeLayer (electronics)Arc weldingAlloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, aluminium AA6061-O and galvanized iron were lap-joined using tungsten inert gas (TIG) welding. The experiments were conducted using Si-rich filler metals ER4043 (Si 5 wt.%) and ER4047 (Si 12 wt.%). The mechanical properties and the microstructure of the samples were analysed using dye penetrant non-destructive tests (NDT), optical microscope observation and shear tests. All samples showed good quality joints, with Al-GI specimens showing better quality. Through optical microscope observation, the intermetallic compounds (IMC) of specimens using ER4043 fillers show a thin IMC layer ranging from 4 m to 7 m, compared to ER4047 samples which ranged between 20 m and 40 m. The shear tests show that the GI-Al group fractured at the IMC layer, while the Al-GI group fractured at the FZ-HAZ aluminium matrix. The highest shear strength value obtained was 89.82 MPa and 76.59 MPa for the Al-GI and GI-Al positions, respectively. It can be concluded that the GI-Al (galvanized iron on top and aluminium at the bottom) configuration with filler type ER4043 (Si 5 wt.%) has the optimum mechanical properties with a thin IMC layer and tensile strength of 76.59 MPa.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,408

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations12
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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