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Enregistrement W4237352543 · doi:10.2320/jinstmet.j2018062

Effect of C and Al Elements on High Resistivity and High Rigidity of Ultra-High Strength TiC<sub>(1−</sub><i><sub>X</sub></i><sub>)</sub>/Ti-Metal Matrix Composites Fabricated by Blended Elemental Reactive Sintering

2019· article· en· W4237352543 sur OpenAlexaff
Tadahiko Furuta, Katsuomi Shiina, Yoshihisa Ueda, Shinobu Shimazaki, Kiyoji Nakamura

Notice bibliographique

RevueJournal of the Japan Institute of Metals and Materials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensASTER
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectrical resistivity and conductivityUltimate tensile strengthSinteringComposite materialTitaniumBrittlenessElongationMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of the C and Al content on the resistivity and rigidity of newly developed ultra-high strength titanium-based metal matrix composites (Ti-MMCs) fabricated using a technique that we refer to as blended elemental reactive sintering (BERS), were investigated. The composition of the MMCs was TiC(1−X)/Ti-6Al-4V and Ti-8.6Al-5.7V, which were compared with those for TiB/, SiC/and AlN/Ti-MMCs. The blended TiC reacted with Ti powder and transformed to TiC(0.50~0.62) during sintering. The resulting TiC(0.50~0.62)/Ti-8.6Al-5.7V exhibited a specific resistance of 2.3 μΩm, a Young's modulus of 135 GPa, and a tensile strength of 1.25 GPa, with a substantial elongation of approximately 2.5%. On the other hand, TiB/Ti-6Al-4V had excellent mechanical properties, but an extremely low electrical resistance because the conducting TiB particles have a resistivity of only 0.07 μΩm. Blended SiC and AlN also reacted with Ti powder during sintering and formed a brittle phase at the interface between the particles and the Ti matrix. As a result, Ti-6Al-4V MMCs that are suitable for use as structural materials could not be fabricated using BERS with SiC or AlN.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,209 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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