MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2779982439 · doi:10.5539/jmsr.v7n1p14

Synthesis and Characterization of Aluminium Base in situ Metal Matrix Composites by Spark Plasma Sintering

2017· article· en· W2779982439 sur OpenAlexvenueno aff
B.P. Mallik, Koushik Sikdar, Debdas Roy

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceSpark plasma sinteringComposite materialAluminiumVolume fractionSinteringComposite numberDifferential scanning calorimetryIndentation hardnessMetal matrix compositeAluminideScanning electron microscopeMicrostructureIntermetallic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fe-aluminide and alumina reinforced in-situ aluminium based metal matrix composite was prepared by spark plasma sintering (SPS) of aluminium and nanosized Fe2O3 powder mixture. In-situ reinforcements were formed during SPS by exothermal reaction between aluminium and nano-size Fe2O3 particle. The thermal characteristics of the in-situ reaction were studied by differential scanning calorimetry (DSC). Field Emission Scanning Electron Microscopy (FESEM) along with the Energy Dispersive Spectroscopy (EDS) and X-ray diffraction (XRD) techniques were used to study the microstructural architecture of the composites as a function of SPS temperature and the volume fraction of reinforcement. Microhardness measurement of the composite shows significant increase in hardness with increase in SPS temperature and volume fraction of secondary 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)0,004
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
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 savante0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Materials Science ResearchMême sujetAluminum Alloys Composites PropertiesTravaux en français237 207