Multiphase modelling of the growth kinetics of precipitates in Al-Cu alloys during artificial aging
Notice bibliographique
Résumé
In the aluminum industry, the needs of predictability of the kinetics of precipitation during the artificial aging processes increase as the targeted applications require the maximisation of properties at the lowest costs possible. In this regard, kinetics modelling can be helpful to design the heat treatment processes. Despite using many fitting parameters, available models show a lack of fitting with experimental data, especially for the apparent heat capacity measured at high temperatures by a differential scanning calorimeter (DSC). To address this issue, a mixed-mode model was recently developed for isothermal heat treatment, whereas non-isothermal heat treatment must be considered to compare the calculated results with those measured by isochronal heating in a DSC. In this contribution, the model is extended to non-isothermal heat treatments. To this end, the growth kinetics pathway and sequence of precipitation in a binary Al-Cu alloy have been simulated, optimising the pre-exponential factor and the activation energy of the interfacial mobility of the secondary phases. This calibration of the interfacial mobilities allowed a very good reproduction of the evolution of the apparent heat capacity with temperature. The model and calibrated interfacial mobilities were then used to compute the size evolution of θ′ precipitates in an Al-4 wt%Cu. The isothermal growth rates calculated at 4 temperatures were in good agreement with those measured and reported by independent researchers. The good predictability of the model indicates that the assumptions made were suitable and well funded, especially regarding the growth rates of embryos emerging from the subcritical growth regime.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».