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Enregistrement W2727579580 · doi:10.4028/www.scientific.net/msf.899.412

Microstructural Features of Sn-3.0Ag-0.7Cu Alloy Prepared by Conventional and Microwave Sintering

2017· article· en· W2727579580 sur OpenAlexfundno aff
Caio P. Turssi, Juliano Soyama, Rodolfo F.K. Gunnewiek, José Eduardo Spinelli, Cláudio Shyinti Kiminami, K. Ruth

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloUniversity of Alberta
Mots-clésMaterials scienceIntermetallicMicrostructureAlloySinteringMetallurgyPorosityMicrowaveVickers hardness testComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present contribution, atomised Sn-3.0Ag-0.7Cu powder alloy with a size of less than 250 μm was first compacted and then microwave and conventionally sintered at 175 °C for 15 and 120 minutes, respectively. Despite the very different processing times applied, the degree of porosity was very similar, i.e., around 7%. The as-atomized microstructure of the conventionally sintered samples was barely altered with β-Sn dendritic matrix comprising Cu 6 Sn 5 and Ag 3 Sn intermetallic particles. The microwave sintered Sn-3.0Ag-0.7Cu sample exhibited a combination of fine and very coarse intermetallic particles, with the presence of well-developed needle-like Ag 3 Sn, and its dendritic pattern disappeared completely. The Vickers hardness of both samples was measured and found to be consistent with their microstructures.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,444

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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