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Enregistrement W2991006514 · doi:10.1088/1361-651x/ab58f3

Leapfrog/Dufort-Frankel explicit scheme for diffusion-controlled moving interphase boundary problems with variable diffusion coefficient and solute conservation

2019· article· en· W2991006514 sur OpenAlexafffund
O. Olaye, O.A. Ojo

Notice bibliographique

RevueModelling and Simulation in Materials Science and Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Temperature Alloys and Creep
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInterphaseConservation lawHomogenization (climate)DiffusionVariable (mathematics)Conservation of massBoundary value problemConsistency (knowledge bases)ComputationConstant (computer programming)Work (physics)Applied mathematicsStatistical physicsMaterials scienceMathematicsThermodynamicsComputer scienceMathematical analysisPhysicsAlgorithmGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A new numerical model with solute conservation is developed to study diffusion-controlled interphase-interface migration kinetics. The new model which can directly incorporate variable and constant diffusion coefficients is a fully explicit numerical method based on Leapfrog and Dufort-Frankel’s explicit schemes. The stability and consistency analysis of this model show that applying the Leapfrog/Dufort-Frankel scheme to Landau transformed Fick’s second law problem, results in a more stable solution that ensures computational accuracy and enhances the computation efficiency when compared to the classical explicit model. The new explicit model is more accurate, direct and faster than implicit models because it does not involve non-trivial assumptions that decrease the accuracy of implicit models. This model is used in this work to modify the classical Heckel’s criteria for second-phase growth, to predict factors that affect the growth rate, homogenization time, and the extent of second-phase growth, in a two-phase alloy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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