Micro mechanical testing of candidate structural alloys for Gen-IV nuclear reactors
Notice bibliographique
Résumé
Ion irradiation is often used to simulate the effects of neutron irradiation due to reduced activation of materials and vastly increased dose rates. However, the low penetration depth of ions requires the development of small-scale mechanical testing techniques, such as nanoindentation and microcompression, in order to measure mechanical properties of the irradiated material. In this study, several candidate structural alloys for Gen-IV reactors (800H, T91, nanocrystalline T91 and 14YWT) were irradiated with 70 MeV Fe9+ ions at 452 °C to an average damage of 20.68 dpa. Both the nanoindentation and microcompression techniques revealed significant irradiation hardening and an increase in yield stress after irradiation in austenitic 800H and ferritic-martensitic T91 alloys. Ion irradiation was observed to have minimal effect on the mechanical properties of nanocrystalline T91 and oxide dispersion strengthened 14YWT. These observations are further supported by line broadening analysis of X-ray diffraction measurements, which show a significantly smaller increase in dislocation density in the 14YWT and nanocrystalline T91 alloys after irradiation. In addition, good agreement was observed between cross-sectional nanoindentation and the damage profile from SRIM calculations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».