Nanomaterials by severe plastic deformation: review of historical developments and recent advances
Notice bibliographique
Résumé
IMPACT STATEMENT This article comprehensively reviews recent advances on development of ultrafine-grained and nanostructured materials by severe plastic deformation and provides a brief history regarding the progress of this field.Severe plastic deformation (SPD) is effective in producing bulk ultrafine-grained and nanostructured materials with large densities of lattice defects. This field, also known as NanoSPD, experienced a significant progress within the past two decades. Beside classic SPD methods such as high-pressure torsion, equal-channel angular pressing, accumulative roll-bonding, twist extrusion, and multi-directional forging, various continuous techniques were introduced to produce upscaled samples. Moreover, numerous alloys, glasses, semiconductors, ceramics, polymers, and their composites were processed. The SPD methods were used to synthesize new materials or to stabilize metastable phases with advanced mechanical and functional properties. High strength combined with high ductility, low/room-temperature superplasticity, creep resistance, hydrogen storage, photocatalytic hydrogen production, photocatalytic CO2 conversion, superconductivity, thermoelectric performance, radiation resistance, corrosion resistance, and biocompatibility are some highlighted properties of SPD-processed materials. This article reviews recent advances in the NanoSPD field and provides a brief history regarding its progress from the ancient times to modernity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».