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Enregistrement W3043285443 · doi:10.1080/08927022.2020.1788217

Mechanical properties of nanocrystalline aluminium: a molecular dynamics investigation

2020· article· en· W3043285443 sur OpenAlexaff
Sabir Subedi, Stephen M. Handrigan, Liam S. Morrissey, Sam Nakhla

Notice bibliographique

RevueMolecular Simulation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMicrostructure and mechanical properties
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanocrystalline materialMaterials scienceGrain sizeAluminiumGrain boundaryComposite materialStackingDeformation (meteorology)Molecular dynamicsGrain boundary strengtheningDeformation mechanismMetallurgyMicrostructureNanotechnologyChemistryComputational chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uniaxial deformation was performed using molecular dynamics to estimate the mechanical properties of nanocrystalline aluminium. It was observed that the stacking faults and sliding of the grain boundaries affected the mechanical properties. In addition, accumulation of atoms near grain boundaries during deformation hardened the nanocrystalline material as the grain diameter increased (reverse Hall-Petch relation). Further, the effects of strain rate and temperature were investigated with various mean grain diameters. Investigation showed that mechanical properties were independent of tested strain rates (109–1010 s−1) and that the nanocrystalline material softened with increasing temperature. The elastic modulus was then compared to experimental results from literature at room temperature. The change in crystalline structure was observed with respect to percent strain and various mean grain diameters of nanocrystalline aluminium. It was observed that stacking faults increased with decreased mean grain diameter, which led to reduced mechanical properties.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

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)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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