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Enregistrement W3004746055 · doi:10.1038/s41467-020-14530-7

Controlling solid-liquid interfacial energy anisotropy through the isotropic liquid

2020· article· en· W3004746055 sur OpenAlexafffund
Lei Wang, J.J. Hoyt, Nan Wang, Nikolas Provatas, Chad W. Sinclair

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSolidification and crystal growth phenomena
Établissements canadiensMcMaster UniversityMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsCompute Canada
Mots-clésAnisotropyMaterials scienceIsotropyDendrite (mathematics)Surface energyCrystallographyThermodynamicsPhysicsChemistryGeometryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the anisotropy of the solid-liquid interfacial free energy for most alloy systems is very small, it plays a crucial role in the growth rate, morphology and crystallographic growth direction of dendrites. Previous work posited a dendrite orientation transition via compositional additions. In this work we examine experimentally the change in dendrite growth behaviour in the Al-Sm (Samarium) system as a function of solute concentration and study its interfacial properties using molecular dynamics simulations. We observe a dendrite growth direction which changes from [Formula: see text] to [Formula: see text] as Sm content increases. The observed change in dendrite orientation is consistent with the simulation results for the variation of the interfacial free energy anisotropy and thus provides definitive confirmation of a conjecture in previous works. In addition, our results provide physical insight into the atomic structural origin of the concentration dependent anisotropy, and deepen our fundamental understanding of solid-liquid interfaces in binary alloys.

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 seuil0,004

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 savante0,0010,000
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations66
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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