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Enregistrement W2918604275 · doi:10.3390/met9030286

Microstructure and Fracture Behavior of Refill Friction Stir Spot Welded Joints of AA2024 Using a Novel Refill Technique

2019· article· en· W2918604275 sur OpenAlexaff
Lipeng Deng, Shuhan Li, Liming Ke, Jinhe Liu, Jidong Kang

Notice bibliographique

RevueMetals · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésKeyholeSpot weldingMaterials scienceWeldingComposite materialMicrostructureJoint (building)Fracture (geology)Ultimate tensile strengthShear (geology)MetallurgyStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Keyhole at the end of a conventional friction stir welded (FSW) joint is one of the major concerns in certain applications. To address this issue, a novel keyhole refilling technique was developed for conventional friction stir spot welding (FSSW) using resistance spot welding (RSW). A three-phase secondary rectifier resistance welder was adapted for the refill of the keyhole in the 1.5 mm + 1.5 mm friction stir spot welded 2024-T4 aluminum alloy joint. The microstructure and tensile shear fracture behavior were compared for both the unfilled and refilled specimens. The results show that the plug and keyhole are dominated by solid state welding with some localized zones by fusion welding. The refill process significantly improved the maximum load capacity in tensile shear testing as the corona ring is enlarged leading to a larger bonding area. Moreover, the tensile shear fracture occurs in the refilled FSSW specimens at the corona bonding zone, while the fracture occurs at the hook zone in the unfilled keyhole.

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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,734

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations12
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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