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Enregistrement W2595481809 · doi:10.1504/ijmpt.1998.036230

Particle agglomeration and fracture in MA 956 and MMC friction joints

2014· article· en· W2595481809 sur OpenAlexaff
Y. Zhai, C. Maldonado, T. H. North, Gabor Bendzsak

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Materials and Product Technology · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesDivision of Materials Research
Mots-clésMaterials scienceEconomies of agglomerationWeldingParticle (ecology)AlloyAluminiumJoint (building)Composite materialMetallurgyStructural engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Changes in the particle characteristics produced during friction joining of iron–based MA 956 and aluminium alloy 6061/Al2O3 (W6A.lOA–T6) material are investigated. Large irregularly–shaped particles are formed at the bondline in MA 956/MA 956 joints while particle fragmentation is observed in MMC/MMC joints. It is suggested that fluid flow promotes the retention of agglomerated (Y2O3, Al2O3, Ti(CN)) particles and fractured Al2O3 particles at the bondline regions in MA 956/MA 956 and MMC/MMC joints. There was excellent correspondence between numerically calculated fluid flow patterns in Al/Al friction joints and the movement of reinforcing Al2O3 particles in actual friction welded joints. In particular, Al2O3 particles were transferred from the location near the joint periphery towards the component centreline when MMC wires were inserted in an alloy 6061–T6 substrate prior to 6061/6061 friction joining.

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)0,000
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,226

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,197 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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