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Enregistrement W2810289760 · doi:10.3390/met8070480

Thermal Mechanical Processing of Press and Sinter Al-Cu-Mg-Sn-(AlN) Metal Matrix Composite Materials

2018· article· en· W2810289760 sur OpenAlexafffund
G.A. Sweet, Mary A. Wells, R.L. Hexemer, I.W. Donaldson, D.P. Bishop

Notice bibliographique

RevueMetals · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensUniversity of WaterlooDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials sciencePowder metallurgyCeramicMetallurgyMetal matrix compositeAlloyComposite numberComposite materialStrain rateDeformation (meteorology)Sintering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The forging of sintered aluminum powder metallurgy alloys is currently viewed as a promising industrial technology for the manufacture of complex engineered products. The powder metallurgy process facilitates the use of admixed ceramic particles to produce aluminum metal matrix composites. However, fundamental data on the thermal-mechanical response of commercially relevant powder metallurgy alloy systems under varying conditions of temperature and strain rate are lacking. To address this constraint, the current study investigates the thermal-mechanical processing response of a family of metal matrix composite materials that employ a commercially exploited base alloy system coupled with admixed additions of aluminum nitride. Industrially-sintered compacts were tested under hot compression using a Gleeble 3500 thermal-mechanical test system to quantify their flow behavior. The nominal workability was assessed as a function of material formulation, sintered preform condition, and processing parameters (temperature and strain rate). Optical metallography and electron backscatter diffraction were used to observe the grain evolution through deformation. Full densification was achieved for materials with ceramic concentrations of 2% volume or less. Zener-Hollomon constituent analyses were also completed to elucidate a more comprehensive understanding the flow behavior inherent to each material. Flow behavior varied directly with the sintered density, which was influenced by the concentration and nature of ceramic particulate.

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 enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,822

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations11
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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