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Enregistrement W4210497850 · doi:10.1016/j.jmrt.2022.01.088

Effect of ECAP die angle on the strain homogeneity, microstructural evolution, crystallographic texture and mechanical properties of pure magnesium: numerical simulation and experimental approach

2022· article· en· W4210497850 sur OpenAlexaff
A. I. Alateyah, Mohamed M. Z. Ahmed, Majed O. Alawad, Sally Elkatatny, Yasser Zedan, Ahmed Nassef, Waleed H. El-Garaihy

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Research and Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesDeanship of Scientific Research, King Saud UniversityQassim University
Mots-clésMaterials scienceElectron backscatter diffractionDie (integrated circuit)Indentation hardnessTexture (cosmology)MetallurgySevere plastic deformationUltimate tensile strengthGrain sizeMicrostructureSlip (aerodynamics)Composite materialCrystallography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Billets of pure Mg were processed using two ECAP dies with internal channel angle of 90° and 120° for 4-passes of route Bc at 225 °C. Finite element analysis was used to investigate the deformation behavior of Mg billets. Electron back-scatter diffraction was utilized to analyze the microstructural evolution and the crystallographic texture of the ECAPed billets. Vicker's microhardness and the tensile properties were studied. The finite element simulations showed that the 90°-die revealed a relative more homogenous distribution of the plastic strain compared with the 120°-die. From EBSD analysis, 1-pass condition of the 90°-die showed a bimodal structure that consisted of newly formed fine grains and heavily distorted large ones, whereas 120°-die counterpart revealed fewer areas with fine-grained structure. Accumulating the plastic strain up to 4-passes in the 90°-die and 120°-die resulted in significant refining of 0.88 μm and 1.89 μm, respectively compared to the as-annealed counterpart of 6.34 μm. The texture after 1-Pass and 2-Passes showed weakening in its intensity, which resembles the B fiber texture of ideal orientation {0 0 0 1} . Increasing the number of ECAP passes to 4-passes resulted in a significant strong texture with more than 26 times random with the intense {0001} poles. This was attributed to the grain refining that occurred after 1-Pass and 2-Passes, which allowed the activation of more slip systems upon the 4-Passes. On the other hand, ECAP processing resulted in a significant increase in the tensile strength, hardness, and ductility.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,266 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations42
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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