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Enregistrement W4224234243 · doi:10.1002/jemt.24117

An advantageous imaging perspective for quantitative evaluation of 7075 aluminum alloy grain boundary precipitates using scanning electron microscope

2022· article· en· W4224234243 sur OpenAlexaff
Dong Li, Siyu Tu, Jian Chen, Marc-Olivier Gagné

Notice bibliographique

RevueMicroscopy Research and Technique · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensNational Institute for NanotechnologyAluminium Refining, Degassing and Filtering (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésScanning electron microscopeMaterials scienceGrain boundaryGrain sizeMicroscopeEnvironmental scanning electron microscopeElectron microscopeOpticsScanning transmission electron microscopyElectronMicrostructureMetallurgyComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

7075 Aluminum alloy (AA7075) samples undergone four aging sequences were examined using a scanning electron microscope (SEM) and a transmitted electron microscope (TEM). The measurements results validate the correlation between stress corrosion cracking (SCC) resistance and the size and inter-distance of the grain boundary precipitates (GBPs). To evaluate the size and inter-distance of GBPs, we demonstrate in this study a highly efficient SEM imaging technique that can unfold grain boundary in a two-dimensional view. Compared to TEM, imaging with backscattered electrons in SEM (SEM-BSE) is more advantageous for GBPs presentation and measurements. The major reason is that about 900 times more sampling area can be imaged with SEM from the same specimen for TEM observation, thus enabling frequent appearances of GBPs at normal top view perspective, a planar view best for GBPs quantitative analysis but not well-documented. The acceleration tension of SEM for imaging was optimized at 10 kV with an information depth of around 330 nm. RESEARCH HIGHLIGHTS: Scanning electron microscope (SEM) imaging using backscattered electrons is efficient for AA7075 grain boundary precipitate imaging. The precipitate size and inter-distance can be more accurately measured with the perspective of normal top view under SEM than transmitted electron microscope.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,355 · 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.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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