About the contrast of δ’ precipitates in bulk Al–Cu–Li alloys in reflection mode with a field‐emission scanning electron microscope at low accelerating voltage
Notice bibliographique
Résumé
Summary Characterising the impact of lithium additions in the precipitation sequence in Al–Li–Cu alloys is important to control the strengthening of the final material. Since now, transmission electron microscopy (TEM) at high beam voltage has been the technique of choice to monitor the size and spatial distribution of δ’ precipitates (Al3Li). Here we report on the imaging of the δ’ phase in such alloys using backscattered electrons (BSE) and low accelerating voltage in a high‐resolution field‐emission scanning electron microscope. By applying low‐energy Ar+ ion milling to the surface after mechanical polishing (MP), the MP‐induced corroded layers were efficiently removed and permitted the δ’s to be visible with a limited impact on the observed microstructure. The resulting BSE contrast between the δ’s and the Al matrix was compared with that obtained using Monte Carlo modelling. The artefacts possibly resulting from the sample preparation procedure were reviewed and discussed and permitted to confirm that these precipitates were effectively the metastable δ’s. The method described in this report necessitates less intensive sample preparation than that required for TEM and provides a much larger field of view and an easily interpretable contrast compared to the transmission techniques.
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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) | 0,002 | 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 ».