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Enregistrement W2783900961 · doi:10.1002/adem.201700980

On the Mechanical Properties of Aluminum Matrix Syntactic Foams

2018· article· en· W2783900961 sur OpenAlexfundno aff
Imre Norbert Orbulov, Attila Szlancsik

Notice bibliographique

RevueAdvanced Engineering Materials · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCellular and Composite Structures
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesManitoba Medical Service Foundation
Mots-clésMaterials scienceSyntactic foamComposite materialToughnessPorosityMetal foamCompressive strengthMetal matrix compositeAluminiumCeramicCompression (physics)MetalMatrix (chemical analysis)Composite numberMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal matrix syntactic foams (MMSFs, often referred as composite metal foams (CMFs)) are lightweight materials with high specific strength. MMSFs are on the borderline between metal matrix composites and metal foams. On one hand MMSFs are composites, because they are filled by hollow particles and the particles may add strength to the material. On the other hand, they are foams, because the hollow particles ensure porosity to the material. Among metallic foams, MMSFs exhibit outstanding specific mechanical properties due to the hollow inclusions that are typically made from ceramics or high strength alloys, therefore they can be applied as structural materials. The goal of this paper is to summarize the available data on the mechanical properties of MMSFs with aluminum matrix in order to give a strong support to the design engineers. Since the foams are most frequently loaded in compression, the main part of this paper is organized around the available standard related to the compressive properties of porous materials and metallic foams. The quasi‐static results are complemented by properties measured at higher strain rates. Besides this, some insight into the basic fatigue properties as well as into the toughness of MMSFs is also provided.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations70
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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