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Enregistrement W3097948002 · doi:10.14447/jnmes.v23i3.a05

Vibration and Damping Behavior of Si3N4 Reinforced Magnesium Alloy Composite for Structural Applications

2020· article· en· W3097948002 sur OpenAlexvenueno aff
C. K. Dhinakarraj, N. Senthilkumar, M.A. Badri, G. Anbuchezhiyan

Notice bibliographique

RevueJournal of New Materials for Electrochemical Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDamping capacityMicrostructureComposite numberVibrationComposite materialCantileverMagnesium alloyCeramicNatural frequencyLoss factorMagnesiumHammerAlloyStructural engineeringMetallurgyAcousticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For a varsity of application, materials are demanded with high damping that can lower fundamental natural frequencies, and composites offer widespread options towards designing space structure with lightweight which are controlled effectively. Damping fixtures were made with lightweight composites, for the purpose of transporting aerospace components from one place to another. This present work investigates the damping characteristics of lightweight magnesium-based composite (AZ31+x%Si3N4), subjected to vibration. The composite cantilever beam is excited using an impact hammer and the vibrations generated are recorded using a data acquisition system. The damping properties are related to the density and microstructure of the fabricated composites. Results show that the damping factor changes with higher reinforcement of Si3N4 ceramic particulates and the microstructure obtained during casting have an influence on the damping performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,058
Score d'incertitude au seuil0,521

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,211 · 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 tête enseignante, 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

Citations31
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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