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Enregistrement W4242586597 · doi:10.32920/ryerson.14652621.v1

Deformation behavior in lightweight alloys: effects of rare-earth microalloying and carbon nanotube reinforcement

2021· preprint· en· W4242586597 sur OpenAlexaff
F. Mokdad

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensÉcole de Technologie SupérieureToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceElectron backscatter diffractionCrystal twinningAlloyDeformation (meteorology)NucleationTwipDeformation mechanismComposite materialCarbon nanotubeMetallurgyMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the most important strategies for improving fuel efficiency and reducing anthropogenic emissions is vehicle lightweighting by the use of lightweight materials such as Mg and Al alloys in the automotive industry. The structural application of these alloys inevitably requires the mechanical properties and their continuous performance improvement to meet the increasingly stringent safety and durability requirements. An effective method to enhance the deformation resistance is to alloy with rare-earth (RE) elements for Mg alloys or develop composites with the addition of reinforcement for Al alloys. The objective of this dissertation was to identify the effects of RE element and carbon nanotube (CNT) reinforcement on the deformation behavior, focusing mainly on the deformation mechanisms. The deformation behavior of a RE-free extruded AZ31 Mg alloy was first studied. It was observed that the propagation of distinct twin variants led to the confinement of the spaces constrained by the fine twin lamellas. Various double twinning structures acknowledged through atomistic simulations were experimentally observed via progressive electron backscatter diffraction (EBSD) analyses during stepwise compression. The vanishing of primary {1121} embryonic twins via the nucleation and growth of either single or multiple {1012} secondary extension twins was detected, and two new ladder-like and branching-like twin-twin interaction phenomena were observed. Then a low-RE containing Mg alloy was exploited via texture and cyclic deformation studies. The addition of 0.2 wt.% Nd in ZEK100-O Mg alloy led to a weaker basal texture in comparison with AZ31 Mg alloy. Fatigue life of ZEK100 alloy was longer than that of AZ31 alloy, due to a good combination of strength with ductility. Asymmetry of hysteresis loops was improved because of texture weakening and grain refinement, however anelastic behavior largely remained arising from the presence of twinning and detwinning. The last investigation involved deformation behavior of CNT reinforced Al composites where the addition of 2.0 wt.% CNT in a 2024Al alloy led to considerable grain refinement. Deformation resistance of the composite was effectively enhanced due to CNT load transfer, Hall-Petch strengthening, thermal mismatch and Orowan looping. In a nutshell, this work constitutes a valuable benchmark for understanding the factors affecting the performance of two lightweight alloys in the automotive and aerospace applications.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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)0,0010,000

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 GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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'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
Publié2021
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