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Enregistrement W2592452359 · doi:10.5267/j.esm.2017.2.001

Friction stir welding process: An investigation of microstructure and mechanical properties of Al Alloy AlMg4.5Mn joint

2017· article· en· W2592452359 sur OpenAlexvenueno aff
Jitender Kundu, Hari Singh

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureJoint (building)Friction stir weldingAlloyWeldingMetallurgyProcess (computing)Composite materialStructural engineeringEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aluminium alloy AlMg4.5Mn has got comprehensive acceptance in the manufacturing of light weight frames, marine structures which require high strength and worthy corrosion revulsion.The present investigation work focuses on friction stir welding process in which influences of operating parameters have been studied on friction stir welded butt joints.The FSWed joints specimens have been produced by experimentation at three levels of tool traverse speed and tool rotational speed keeping input force and tool tilt angle constant.Mechanical properties and microstructure of welded joints have been investigated in the present study.Change in the microstructure at different zones which transforms the mechanical properties of welded joints was due to the asymmetrical flow of material and thermal cycles around the pin.The second phase beta grains are formed as the very high temperature reached due to input parameters combinations.Traverse speed (TS) and tool rotational speed (TRS) are taken in a range of 16-40 mm/min and 500-1400 rpm, respectively.The best combination of parameters results in higher tensile strength which is well supported by the micro-hardness curve and the compact grains microstructure profile.Microstructure at different points and physical properties exhibited by the welded joint are well brought into line to summarize the effects of different parameters.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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