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Enregistrement W3135508098 · doi:10.3390/met11030396

A New Approach to Determine Tensile Stress-Strain Evolution in Semi-Solid State at Near-Solidus Temperature of Aluminum Alloys

2021· article· en· W3135508098 sur OpenAlexafffund
Jovid Rakhmonov, Mohamed Qassem, Daniel Larouche, Kun Liu, Mousa Javidani, Josée Colbert, X.-Grant Chen

Notice bibliographique

RevueMetals · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensRio Tinto (Canada)Université LavalUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesFonds de recherche du Québec – Nature et technologies
Mots-clésSolidusMaterials scienceTearingUltimate tensile strengthStress (linguistics)MetallurgyStrain gaugeDuctility (Earth science)Digital image correlationAlloyComposite materialStrain rateStress–strain curveDeformation (meteorology)Creep

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Accurate determination of the materials’ strength and ductility in the semi-solid state at near-solidus temperatures is essential, but it remains a challenging task. This study aimed to develop a new method to determine the stress-strain evolution in the semi-solid state of aluminum alloys within the Gleeble 3800 unit. Stress evolution was determined by the newly developed “L-gauge” method, which converted the displacement of the “restrained” jaw, measured using an L-gauge, into the force. This method gives the possibility to determine the flow stress more accurately, especially for the very low stress rang (1–10 MPa) in the semi-solid state at near-solidus temperatures. The digital image correlation technique implemented in the Gleeble unit allowed effective measurement of the heterogeneous strain fields evolving within the specimen under tensile loading. Therefore, the stress-strain curves measured in the semi-solid state help to better understand the alloy’s susceptibility to hot tearing. The results of an AA6111 alloy under different liquid fractions (2.8% at 535 °C and 5.8% at 571 °C) were demonstrated. The reliable stress-strain data and heterogenous strain distribution are beneficial to develop the thermomechanical models and hot-tearing criteria.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,205 · 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'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

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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