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Enregistrement W2787184030 · doi:10.1063/1.5012960

Stress-induced solid-state amorphization of nanocrystalline Ni and NiZr investigated by atomistic simulations

2018· article· en· W2787184030 sur OpenAlexafffund
Md. Meraj, Chuang Deng, Snehanshu Pal

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallic Glasses and Amorphous Alloys
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceNanocrystalline materialAlloyUltimate tensile strengthHydrostatic pressureStress (linguistics)Hydrostatic equilibriumMetallurgyThermodynamicsNanotechnologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, the feasibility of stress induced solid-state amorphization (SSA) of nanocrystalline (NC) Ni and NiZr alloys having ∼10 nm grain size has been investigated under constant tensile load (uniaxial and triaxial) via molecular dynamics simulations. In order to track the structural evaluation in both NC Ni and NiZr alloys during the SSA process, various types of analysis have been used, including simulated X-ray diffraction, centro-symmetry parameter, Voronoi cluster, common neighbor analysis, and radial distribution function. It is found that SSA in both NC Ni and NiZr alloys can only be achieved under triaxial loading conditions, and the hydrostatic tensile stress required for SSA is significantly lower when at. % Zr is increased in the NC NiZr alloy. Specifically, SSA in NC Ni and Ni-5 at. % Zr alloy was observed only when the temperature and hydrostatic tensile stress reached 800 K and 6 GPa, while SSA could occur in NC Ni-10 at. % Zr alloy under just 2 GPa of hydrostatic tensile stress at 300 K.

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 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 enseignants0,257
Score d'incertitude au seuil0,500

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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations15
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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