MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2964450951 · doi:10.18280/rcma.290205

Effect of Uncarbonized Eggshell Weight Percentage on Mechanical Properties of Composite Material Developed by Electromagnetic Stir Casting Technique

2019· article· en· W2964450951 sur OpenAlexvenueno aff
Shashi Prakash Dwivedi, Nagendra Kumar Maurya, Manish Maurya

Notice bibliographique

RevueRevue des composites et des matériaux avancés · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberComposite materialMaterials scienceEggshellCastingBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study deals with the effect of uncarbonized eggshell weight percentage on the tensile strength of AA 2014 composite manufactured by Electromagnetic stir casting technique.Response surface methodology (RSM) is used to design the experiment.The selected process parameters are preheat temperature, stirring current, stirring time, matrix pouring temperature, and reinforcement of uncarbonized eggshell weight percentage.Analysis of variance (ANOVA) is employed to study the influence of selected process parameters.The maximum tensile strength of 287.194MPa was achieved for reinforcement preheat temperature 537.87 ° C, stirring current 12 A, stirring time 179.9 sec, matrix pouring temperature 726.8 ° C, and reinforcement weight percentage of 12.46.At optimum level of process parameter confirmation tests are performed to validate the result.In confirmation test, tensile strength and hardness are investigated.It is observed that due to the reinforcement of uncarbonized eggshell in AA2014 aluminium alloy, tensile strength and hardness are improved by 55.24 % and 39.58 %.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,211 · 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'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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueRevue des composites et des matériaux avancésMême sujetAdditive Manufacturing and 3D Printing TechnologiesTravaux en français237 207