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Enregistrement W2778335700 · doi:10.1080/00084433.2017.1403106

Effects of scandium on hypoeutectic aluminium copper microstructures under low solidification rate conditions

2017· article· en· W2778335700 sur OpenAlexafffund
Abdoul‐Aziz Bogno, J. Valloton, H. Henein, Douglas G. Ivey, Andrew J. Locock, M. Gallerneault

Notice bibliographique

RevueCanadian Metallurgical Quarterly · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensKingston Health Sciences CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversity of Alberta
Mots-clésEutectic systemMaterials scienceMicrostructureIntermetallicEquiaxed crystalsScandiumMetallurgyAluminiumCopperDifferential scanning calorimetryQuenching (fluorescence)Phase (matter)Grain sizeChemistryAlloyThermodynamicsFluorescence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work addresses the microstructures and mechanical properties of Al-4.5 wt-% Cu alloys containing 0.1, 0.2 and 0.4 wt-% Sc that were solidified under low cooling rate conditions (0.01, 0.08, 0.3 and 0.8°C s−1) and then heat treated. The solidification and heat treatment processes were carried out in a differential scanning calorimeter. Two different approaches were used for heat treatment. The first approach, involved the traditional heat treatment sequences including solutionising for 18.5 h at 535°C then quenching, followed by aging at 240°C for 2 h. The second approach consisted of direct aging of the as-solidified samples. Under low solidification rate conditions, Sc is found to modify the grain morphology from elongated dendrites to equiaxed structures but is neither a grain refiner nor a strengthener. Indeed, much of it is tied up with Cu in the form of the intermetallic W-phase. Consequently, there appears to be no benefit to adding Sc, in the hypoeutectic composition, to Al-4.5 wt-% Cu if the traditional heat treatment route is followed. However, a minor improvement in hardness is observed upon aging immediately after solidification when 0.4 wt-% Sc is added, owing to excess Sc dissolved in the matrix and not precipitating as the W-phase.

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)
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 enseignants0,390
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)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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'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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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