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Enregistrement W3145433809

EFFECTS OF IRON AND NICKEL ON THE PROCESSING AND PERFORMANCE OF AN EMERGING ALUMINUM-COPPER-MAGNESIUM POWDER METALLURGY ALLOY

2012· article· en· W3145433809 sur OpenAlexvenueno aff
Éric Moreau

Notice bibliographique

RevueLibrary and Archives Canada (Government of Canada) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMaterial Properties and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetallurgyCopperMaterials scienceNickelPowder metallurgyMagnesiumAluminiumAlloyMicrostructure
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aluminum (Al) powder metallurgy (PM) provides a cost effective and environmentally\nfriendly means of creating lightweight, high performance, near net shape components,\nrelative to conventional casting/die casting technology. Unfortunately, the current lack of\ncommercially available Al alloy powder blends has hindered development in this field as\na result of the limited scope of mechanical properties available; especially under elevated\ntemperature conditions common to many automotive applications. As such, the objective\nof this research was to attempt to improve the versatility of current Al PM technology\nthrough the incorporation of Fe and Ni transition metal additions into an emerging Al-\n4.4Cu-1.5Mg-0.2Sn alloy, as this technique is known to enhance the elevated temperature\nstability of wrought/cast Al alloys through the formation of stable, Fe/Ni aluminide\ndispersoids.\nInitial experimentation consisted of evaluating the feasibility of incorporating Fe and Ni\nboth elementally and pre-alloyed, through a series of tests related to their PM processing\nbehaviour (compressibility, sintering response) and sintered product performance\n(ambient tensile properties). Results confirmed that pre-alloying of the base Al powder\nwas the most effective means of incorporating Fe and Ni as all such specimens achieved\nproperties similar or slightly superior to the unmodified alloy. Of the pre-alloyed systems\nconsidered, that containing 1%Fe+1%Ni displayed the most desirable results in terms of\nmechanical performance and microstructural homogeneity of the Fe/Ni dispersoid phases\npresent in the sintered product.\nBars of the baseline system and that modified with pre-alloyed additions of 1Fe/1Ni were\nthen sintered industrially to gain a preliminary sense of commercial viability and obtain\nadditional specimens for elevated temperature exposure tests. Results confirmed that the\nsintering response, tensile properties and microstructures were essentially identical in\nboth alloys whether they were sintered in a controlled laboratory setting or an industrial\nproduction environment. Furthermore, DSC data indicated that S (Al2CuMg)-type phases\nwere the dominant precipitates formed during heat treatment. The effects of elevated\ntemperature exposure were assessed in the final stage of research. Both alloys were\nfound to exhibit comparable behaviour when exposed to the lowest (120°C) and highest\n(280°C) temperatures considered. Here, the alloys showed no obvious degradation at\n120°C. Conversely, exposure at 280°C prompted a steady decline in yield strength for\nboth alloys with significant precipitate coarsening noted as well. Despite these\nsimilarities, differences emerged during isochronal tests at intermediate temperatures.\nHere, DSC data indicated that the precipitates present in the pre-alloyed material were\nstable at temperatures up to 160°C while those in the unmodified alloy had begun to\noverage under the same exposure conditions. These differences were accompanied by\nincreased stability in tensile yield strength for the pre-alloyed material. In all, this study\nhas indicated that the use of Al powder pre-alloyed with Fe/Ni additions is feasible for\npress-and-sinter PM technology and that the sintered product exhibits improved elevated\ntemperature stability under certain conditions.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,159
Écart entre enseignants0,154 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2012
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