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Enregistrement W4230155131 · doi:10.32920/ryerson.14656635

Microstructure and Mechanical Properties of Welded Advanced Materials for Automotive Applications

2021· preprint· en· W4230155131 sur OpenAlexafffund
Wen Xu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInternational Zinc AssociationUniversity of WaterlooArcelorMittal
Mots-clésMaterials scienceWeldingUltimate tensile strengthComposite materialMicrostructureMetallurgySpot weldingAdhesiveLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growing use of advanced materials (advanced high strength steel DP980 and ultralight-weight magnesium alloys) and innovative joining techniques (new-generation laser welding technology and weld bonding technique) is crucial for better fuel economy and lower CO2 emissions in automotive manufacturing. Microstructures and mechanical properties of fiber laser welded high strength low alloy and DP980 steel joints, weld-bonded Mg/Mg and Mg/steel joints and adhesive-bonded Mg/Mg joints were studied. Tempered martensite and welding concavity were observed in fiber laser welded DP980 joints which reduced fatigue resistance, while both HSLA and DP980 joints showed a superior tensile strength. Weld-bonded Mg/Mg and Mg/steel joints with an adhesive layer were significantly stronger than resistance spot welded Mg/steel joints. Reducing bonding length on weld bonded Mg/Mg joints led to a higher maximum tensile shear stress, both tensile and fatigue strength were slight lower than that of adhesive bonded Mg/Mg joints, while ability of energy absorption was equivalent. The tensile properties reduced at a higher temperature (90°C) but it increased at a lower temperature (-40°C).

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil0,810

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,233 · 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
GenreMéthodes

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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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