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Enregistrement W3110756163 · doi:10.1016/j.jma.2020.10.003

Progress in twin roll casting of magnesium alloys: A review

2020· review· en· W3110756163 sur OpenAlexafffund
A. Javaid, Frank Czerwiński

Notice bibliographique

RevueJournal of Magnesium and Alloys · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensNatural Resources Canada
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCastingMaterials scienceMetallurgyMagnesium alloyMagnesiumMicrostructureManufacturing engineeringMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Twin roll casting was commercialized for a strip production from ferrous and non-ferrous alloys in the 1950s; however, its application to magnesium has proven difficult and still creates major challenges. This report describes global efforts in expanding manufacturing capabilities of magnesium sheet through twin roll casting path, offering many benefits, including a reduction in number of processing steps and energy savings. In addition to hardware design, alloy transformation during processing, product microstructure and properties, examples of successful solutions along with present technology and knowledge limitations are discussed. A particular attention is paid to developments at CanmetMATERIALS, having the only in North America pilot scale twin roll casting facility, devoted to magnesium. Efforts are described that aim at design of new magnesium alloys, which could take advantage of unique processing conditions during twin roll casting and contribute to the overall progress in magnesium sheet manufacturing.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,040
Tête enseignante GPT0,309
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations116
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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