Microstructural and Mechanical Properties of AZ31B/Graphene Nanocomposite Produced by Stir Casting
Notice bibliographique
Résumé
In the current scenario, the development of high strength and low weight material is the demand of the aerospace defence organizations. Magnesium alloy based composite has low density, good mechanical and physical properties. In this study, magnesium alloy AZ31B is used as reinforcement material and graphene nanoparticle is used as reinforcement material. Stir casting technique is used for the development of composite material. Three weight percentages i.e. 0.4%, 0.8% and 1.2% are used for the casting. The microstructural analysis is performed to validate the presence of graphene particles in the developed composite. Further mechanical properties such as tensile strength, hardness and toughness are evaluated. Experimental results confirm that GNPs particles are uniformly distributed into the matrix material. It was observed that due to the reinforcement of GNPs particles tensile strength of the material is improved by 31.17%, hardness is improved about 46.9%. However, the peak value of toughness is observed 12.6 Jule/cm2 in the matrix material, it decreases by increasing the wt% of reinforcement particle and lowest value of toughness of 6.82 Jule/cm2 is observed in AZ31B/1.2%GNP composite.
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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 ».