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Enregistrement W4200496820 · doi:10.21203/rs.3.rs-1134249/v1

Microstructure and Hot Workability of Twin-roll Cast Dispersoid-strengthened Al- Mg-Si-Mn alloys

2021· preprint· en· W4200496820 sur OpenAlexafffund
Xiaoming Qian, Yu Zhang, Zhaodong Wang, X.-Grant Chen, Yong Li, Guangming Xu

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceEutectic systemMetallurgyMicrostructureIntermetallicAluminiumHomogenization (climate)PrecipitationComposite materialAlloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Dispersoid-strengthened Al-Mg-Si-Mn aluminum alloys were produced by twin-roll casting (TRC) and conventional mold casting (MC). An extra-low temperature homogenization was performed at temperature of 430 °C for 6 h, which was followed by uniaxial hot compression tests. The results showed that the as-cast TRC samples had a lower eutectic fraction with a smaller size and a higher solid solution concentration compared to the as-cast MC samples. During the extra-low temperature homogenization, a large number of α-Al(Fe, Mn)Si dispersoids precipitated, and the dispersoids in the TRC sample had a greater number density than those in the MC sample. Precipitation-free zone (PFZ) formed near the eutectic regions, TRC sample had a lower PFZ fraction than that of MC sample. The TRC samples yielded higher flow stresses of hot deformation than MC sample owing to the stronger dispersoid strengthening effect. Severe edge cracking occurred in the deformed MC samples due to the high fraction of coarse AlFeMnSi intermetallic particles, no edge crack formed in the TRC samples owing to its lower fraction and fine intermetallics which improved the hot workability of TRC sample.

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 seuil0,004

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,273 · 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
Publié2021
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Résumé présentoui

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