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Enregistrement W2622295088 · doi:10.1080/2374068x.2017.1336352

Interfacial heat transfer of squeeze casting of wrought aluminum alloy 5083 with variation in wall thicknesses

2017· article· en· W2622295088 sur OpenAlexafffund
Xuezhi Zhang, Fang Li, Henry Hu, Xueyuan Nie, Jimi Tjong

Notice bibliographique

RevueAdvances in Materials and Processing Technologies · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Windsor
Mots-clésMaterials scienceAlloyCastingForgingDie castingAluminiumMetallurgyComposite materialDie (integrated circuit)MoldHeat transferHeat transfer coefficientMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The squeeze casting technique, combining the advantage of die casting and forging process, is becoming one of the fast growing and efficient methods for production of near-net to net shape of aluminum alloys. Wrought aluminum alloys with their high strength properties have achieved widespread use in the automotive industry. In this study, a five-step squeeze casting experiment using aluminum wrought alloy 5083 has been designed and conducted. The temperature profiles inside the die and casting were measured. The metal/die interfacial heat transfer coefficient (IHTC) by using a computer program based on the inverse method was calculated and studied. The results showed that the IHTC of the thicker section had a higher peak value than the thinner one in which a firm contact might be formed at the metal/die interface as the section became thicker, which facilitated the transfer of the applied hydraulic pressure to the metal/die interface. The IHTC value increased immediately after the mold cavity was filled by the liquid metal, and decreased as the solidification process proceeded. The regression analysis indicated that an empirical equation, relating IHTCs to the wall thickness of the casting could be established based on a logarithmic function.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,528

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 savante0,0000,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,218 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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