Diffusion of nitrogen in solid titanium at elevated temperature and the influence on the microstructure
Notice bibliographique
Résumé
Nitrogen introduction to solid commercially pure titanium has been carried out at 1650 °C in an electric induction furnace using two different methods. An effective way to avoid the formation of the hard and brittle nitride layer (TiN and Ti2N) is reported. Microstructure and microhardness were examined on the cross-section of the nitrided samples. Multiple phase layers can be observed, and the phases in each layer were identified using X-ray Diffraction. The effects of the experimental conditions such as temperature and nitriding time on the kinetics of nitrogen diffusion were investigated. The nitrogen content within the samples was increased with increasing temperature and nitriding time. Correlations between microhardness and the nitrogen concentration have been developed for the phase(s) present in the core and the outer layers. The diffusion of nitrogen in solid titanium was simulated numerically, and the predicted nitrogen concentration profile in the rods and displacement of Ti–N phase interfaces show good agreement with the experimental observations. Energy-dispersive X-ray spectroscopy and the numerical simulation results suggest that β phase boundary composition is 2.8 wt. % N, the α phase exists within the compositional range of 5.5–6.5 wt. % and the Ti–N phase within the compositional range 7.0–15.0 wt. %, which differs from data extracted from a published phase diagram.
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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 ».