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Enregistrement W3164315967 · doi:10.53063/synsint.2021.1113

Role of Si3N4 on microstructure and hardness of hot-pressed ZrB2−SiC composites

2021· article· en· W3164315967 sur OpenAlexvenueno aff
Zahra Bahararjmand, Mohammad A. Khalilzadeh, Farshad Saberi-Movahed, Tae Hyung Lee, Jinghan Wang, Sea‐Hoon Lee, Ho Won Jang

Notice bibliographique

RevueSynthesis and Sintering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced ceramic materials synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureVickers hardness testComposite materialHigh-resolution transmission electron microscopyIndentation hardnessRaw materialPhase (matter)Transmission electron microscopyNanotechnologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The impact of Si3N4 content on the hardness and microstructural developments of ZrB2-SiC material has been investigated thoroughly in the present investigation. Having prepared the raw materials in a jar mill, the ZrB2-SiC samples containing various amounts of Si3N4 were hot-pressed at 1850 °C. Furthermore, XRD, FESEM, and HRTEM were utilized to evaluate the microstructure of samples. The formation of in-situ h-BN was proved by the mentioned methods. Also, it was shown that the Vickers hardness of ZrB2-SiC increases up to 20 GPa in presence of 4.5 wt% Si3N4 which is 3 GPa more than the sample without Si3N4. Results show that the positive effect of increased relative density on hardness is more than the negative effect of h-BN soft phase formation.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations26
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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