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Enregistrement W2623117634

Production of Bulk Metallic Glasses for Use in Airborne Gravity Gradiometry

2016· dissertation· en· W2623117634 sur OpenAlexfundno aff
Joshua Igel

Notice bibliographique

RevueTSpace (University of Toronto) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallic Glasses and Amorphous Alloys
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCrystallizationMaterials scienceAmorphous metalMetallurgyCastingAlloyAnalytical Chemistry (journal)ThermodynamicsChemistryPhysics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bulk metallic glasses (BMGs) are ideal candidates for airborne gravity gradiometer (AGG) flexures due to their unique mechanical properties. In this thesis, the role of processing variables in the production Zr-based BMGs by arc melting and suction casting was investigated and an electrochemical method for determining the degree of crystallization after electric discharge machining (EDM) was examined. Homogenization was most effectively obtained using multiple melting iterations and prolonged melting times. The difference between input and actual Zr concentration was found to be significant in arc melting and suction casting. Superior GFA was obtained using high purity argon purge gas and low purity Zr contrary to the consensus that GFA strictly increases with increasing raw material purities. The use of potentiostatic polarization in 1M NaNO3 for evaluating the degree of crystallization in Zr55Cu30Al10Ni5 samples after EDM may be feasible due to the dependence of passivation behaviour on the degree of crystallization.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,913
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 GPT0,230
Écart entre enseignants0,214 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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