Influence of hard inclusions on microstructural characteristics and textural components during dissimilar friction-stir welding of an PM Al–Al <sub>2</sub> O <sub>3</sub> –SiC hybrid nanocomposite with AA1050 alloy
Notice bibliographique
Résumé
Owing to the advantages of nanocomposites for structural applications, we present microstructural evolutions and texture development during dissimilar friction stir welding (DFSW) of an Al-matrix hybrid nanocomposite (Al-2 vol.-% Al 2 O 3 -2 vol.-% SiC) with AA1050. It is shown that DFSW can successfully be performed at a rotating speed of 1200 rev min −1 and a transverse speed of 50 mm min −1 while locating the nanocomposite at retreating side. Formation of macro-, micro-, and nano-mechanical interlocks between dissimilar base materials (BMs) as a result of FSW tool stirring action possessed an impact influence on the mechanical performance of dissimilar welds. Electron microscopy revealed formation of a three-modal grain structure from microscale (>1 µm) to nanoscale (<100 nm) range in the stir zone of the joint materials. Texture components included a mixture of [Formula: see text] shear elements and ideal [Formula: see text] random orientations, as compared to the completely random and Cu-P preferred textures for the aluminum and composite BMs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».