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Enregistrement W2923405449 · doi:10.1039/c8cp07288d

High-temperature shape memory loss in nitinol: a first principles study

2019· article· en· W2923405449 sur OpenAlexafffund
Adebayo A. Adeleke, Yansun Yao

Notice bibliographique

RevuePhysical Chemistry Chemical Physics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueShape Memory Alloy Transformations
Établissements canadiensSaskatoon Medical ImagingUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaWestern Canada Research GridCompute Canada
Mots-clésShape-memory alloyNickel titaniumMaterials scienceSmart materialAlloyCondensed matter physicsMetallurgyComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We have performed first-principles calculations to investigate the possibility of shape memory loss in a member of the binary smart alloy family - NiTi. A detailed analysis of the transition kinetics and dynamical pathway reveals the possibility of the B19' phase of NiTi losing its shape memory when subjected to high stress conditions and is heated above a critical temperature, Tc. The B19' phase is predicted to transform to P1[combining macron]-NiTi, which is also predicted to be dynamically stable and temperature-quench recoverable. It is found that the B2(B33) → B19' transition is dominated by the β shearing mode with pronounced distortion in the (001) planes and significant volume reduction. Furthermore, the B19' → P1[combining macron] transition is dominated by the γ shearing mode with pronounced distortion in the (010) planes and slight volume expansion. The cumulative effect of both processes activates the lowering and eventual breaking of symmetry in the precursor phases and drives the permanent deformation and shape memory loss. We further show that the P1[combining macron]-NiTi structure is stabilized (over B19' structure) by kinetics. The findings of this study will stimulate further studies on how to retain and improve the shape memory feature in NiTi and other binary smart alloys to prevent property failure when used in the fabrication of devices operated in the high temperature and pressure regime.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
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 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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