Investigation on electrical conductivity and hardness of 6xxx aluminum conductor alloys with different Si levels
Notice bibliographique
Résumé
The impact of Si levels on electrical conductivity (EC) and hardness in Al-Mg-Si 6xxx aluminum conductor alloys was studied at different aging times. Three experimental alloys with the Si levels of 0.4, 0.66, 0.89 wt.% containing a constant Mg content of 0.65 wt.%, designated as Si4, Si6, and Si9, were selected. It is found that the average peak hardness of Si4, Si6, and Si9 alloys were 114, 127 and 140 HV, respectively. The Si9 alloy with the highest Si level exhibited the highest peak hardness, which was consistent with the number density of strengthening precipitates. However, the EC of all studied alloys at peak aging was lower than the minimum required one (52.5 %IACS). The higher Si level in the alloy, the longer aging time required to enhance EC. The Si4, Si6, and Si9 alloys reached the minimum required EC after 3, 5 and 34 h aging time, of which the corresponding hardness was 103, 119 and 111 HV, respectively. Consequently, the Si6 alloy represented a better trade-off between EC and hardness among three studied alloys. The quantitative analyses of precipitates at peak aging and overaging states were carried out by a transmission electron microscope (TEM) investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».