Effect of Eutectic Behavior on Yield Stress of Mg-La-Zr Alloys
Notice bibliographique
Résumé
The hardness and tensile properties of Mg-La-Zr alloys with various lanthanum contents were investigated, and the microstructures of the alloys were examined. The microstructure was composed of fine globular primary α-Mg grains and eutectic areas. The values of yield stress and modulus of the eutectic were, respectively, about 3 times and 1.7 times higher than those of the primary α-Mg. The increase in the yield stress of the alloys with less than 1.2%La is due to a rapid increase in coverage of the α-Mg grain boundary by the eutectic. As the increment in the grain boundary coverage decreases with lanthanum content, the composite strengthening (composite materials effect) starts to play a more significant role in increasing yield stress. As the grain boundary coverage reaches a plateau at about 2%La, further increase in the yield stress is mainly due to the composite strengthening, the effect of which is dependent on the volume fraction of eutectic. During tensile-testing at 150℃, the alloys with higher lanthanum content exhibited dual yield points, the first from yielding of the primary α-Mg, followed by the higher-yield point associated with the eutectic. This suggests that composite strengthening is in effect.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».