Effect of Foaming Time and Temperature on the Hardness of Al-Si-Cu-Mg Alloy Foam Cell Walls
Notice bibliographique
Résumé
Al-Si-Cu-Mg alloy foams of different compositions and different cell morphologies were produced using the powder metallurgical method and by varying the foaming time and temperature during production. Hardness of the produced precursors and foams was measured using nanoindentation and micro indentation hardness measurement methods. Results obtained from both of the methods showed similar trend although the nanoindentation hardness of the specimens was consistently higher than the corresponding micro Vickers hardness. The precursor and foams obtained from Al-5wt.%Si-4wt.%Cu-4wt.%Mg (alloy 544) showed a higher hardness value than Al-3wt.%Si-2wt.%Cu-2wt.%Mg (alloy 322) precursor and foams made at the same foaming temperature and time because of their higher content of alloying elements. The hardness value of foam walls increased with the increase in foaming time at all foaming temperatures due to the increase of eutectic phase. Same density foams obtained from the same precursor but at different foaming temperatures were found to have different hardness values which indicate that local and global properties of foams with similar densities obtained from the same precursor will differ from each other if their foaming conditions are not the same
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».