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Enregistrement W4206632754 · doi:10.3390/ma15020623

Effects of Pre-Tensile Deformation on the Fatigue Fracture Behavior of Annealed 7005 Aluminum Alloy Plate

2022· article· en· W4206632754 sur OpenAlexaff
Ni Tian, Zhen Feng, Xu Shi, Wenze Wang, Kun Liu, Gang Zhao, Gaowu Qin

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceAlloyUltimate tensile strengthAluminiumComposite materialDeformation (meteorology)Fracture (geology)Metallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present study, the fatigue life and fatigue fracture characteristics of annealed 7005 aluminum alloy plates subjected to different pre-tensile deformations were investigated. The results obtained upon increasing the pre-tensile deformation of the alloy plate to 20% revealed that the second-phase particles did not show any obvious changes, and that the thickness of the thin strip grain slightly decreased. The dislocation distribution in the alloy matrix varied significantly among the grains or within each grain as the dislocation density gradually increased with increasing pre-tensile deformation. Moreover, the fatigue performance of the annealed 7005 aluminum alloy plate was significantly improved by the pre-tensile deformation, and the alloy plate subjected to 20% pre-tensile deformation exhibited an optimal fatigue life of ~1.06 × 106 cycles, which was 5.7 times and 5.3 times that of the undeformed and 3% pre-stretched alloy plates, respectively. Two fatigue life plateaus were observed in the pre-tensile deformation ranges of 3–5% and 8–12%, which corresponded to heterogeneous dislocation distribution among various grains and within each grain, respectively. Moreover, two large leaps in the plot of the fatigue-life–pre-tensile-deformation curve were observed, corresponding to the pre-tensile deformation ranges of 5–8% and 16–20%, respectively.

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 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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,609

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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.

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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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