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Enregistrement W2776189965 · doi:10.2298/jmmb170512052c

Thermodynamic analysis of 6xxx series Al alloys: Phase fraction diagrams

2017· article· en· W2776189965 sur OpenAlexafffund
Senlin Cui, R.K. Mishra, In‐Ho Jung

Notice bibliographique

RevueJournal of Mining and Metallurgy Section B Metallurgy · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésAlloyMaterials scienceMicrostructurePhase diagramThermodynamicsAnnealing (glass)MetallurgyMole fractionPhase (matter)Fraction (chemistry)Chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microstructural evolution of 6xxx Al alloys during various metallurgical processes was analyzed using accurate thermodynamic database. Phase fractions of all the possible precipitate phases which can form in the as-cast and equilibrium states of the Al-Mg-Si-Cu-Fe-Mn-Cr alloys were calculated over the technically useful composition range. The influence of minor elements such as Cu, Fe, Mn, and Cr on the amount of each type of precipitate in the as-cast and equilibrium conditions were analyzed. Phase fraction diagrams at 500 ?C were mapped in the composition range of 0-1.1 wt.% Mg and 0-0.7 wt.% Si to investigate the as-homogenized microstructure. In addition, phase fraction diagram of Mg2Si at 177 ?C was mapped to understand the microstructure after final annealing of 6xxx Al alloy. Based on the calculated diagrams, the design strategy of 6xxx Al alloy to produce highest strength due to Mg2Si is discussed.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,754
Score d'incertitude au seuil0,934

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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