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Enregistrement W4251468881 · doi:10.32920/ryerson.14656797

Phenomenological studies of hot tearing during solidification of magnesium alloys

2021· preprint· en· W4251468881 sur OpenAlexaff
Lukas Bichler

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTearingMaterials scienceCastingMetallurgyMagnesiumNucleationMoldMagnesium alloyShrinkageStress (linguistics)MicrostructureStructural materialPorosityAlloyComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a renewed interest in magnesium alloys in the automotive industry. Magnesium alloys are ~35% lighter than aluminum and ~80% lighter than steel. As a result, incorporation of magnesium alloy castings in new vehicles plays a critical role in reducing the overall vehicle weight and increasing the vehicle’s fuel efficiency. Magnesium alloys processed via permanent mold casting (PMC) show a high susceptibility to hot tearing. While several techniques are used to relieve hot tearing (e.g., preheating of molds, grain refinements or elimination of sharp features in part design), the underlying mechanisms responsible for hot tearing remain unclear. In the case of magnesium alloys, limited work has been carried out to advance the fundamental understanding of hot tearing. This research investigated the influence of alloy microstructure, casting solidifications and casting stresses on the onset of hot tearing in AZ91D and AE42 magnesium alloys. A novel approach to determine casting stresses using neutron diffraction was implemented. A custom design permanent mold was used to manipulate the cooling rate of a casting and enusing susceptibility to hot tearing. The results indicate that the mold temperature had a profound influence on the nucleation of hot tears. When the cooling rate of AZ91D casting reached ~15.1 °C/s (210 °C mold temperature), the fraction solids development was sufficiently fast to prevent adequate long-range interdendritic feeding of the casting. As a result, shrinkage porosity formed. Shrinkage porosity forming at a location of a stress concentration provided a nucleation site for a hot tear. The stress required to open a shrinkage pore into a hot tear at the stress concentration was ~8 – 12 MPa. Increasing the mold temperature of 250 °C decreased the cooling rate, improved interdendritic feeding of the casting, decreased solidification shrinkage and decreased the magnitude of tensile stresses developing in the casting. In the case of the AE42 alloy, interdendritic feeding of liquid was hindered by the A1xREY intermetallic compounds blocking the interdendritic paths. Further, the presence of acicular A111RE3 phase pinning the grain boundaries decreased the ductility of the AE42 alloy. As a result, a very slow casting cooling rate (~ 7.7 °C/s) was required to prevent the nucleation of hot tears. For higher cooling rates, hot tears nucleated at locations of stress concentrations and propagated along interdendritic regions and grain boundaries.

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)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,220 · 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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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