Effect of Zr and Ti Addition and Aging Treatment on the Microstructure and Tensile Properties of Al-2%Cu-Based Alloys
Notice bibliographique
Résumé
The present work investigated the effect of aging treatment on the microstructure and tensile properties of an Al-2%Cu base alloy containing various additions of Zr and other alloying elements. Aging was carried out at temperatures of 180-300 °C for different aging times at each temperature. The tensile properties indicated that Zr additions improved the strength of the base alloy, especially at high Zr levels at 180 °C. At the 220 °C aging temperature, however, while Zr addition did not have a beneficial effect on the alloy strength, the ductility was found to improve. Zr-Ti combined additions had a significant effect on the microstructure of the base alloy, as the morphology of the α-Al grains transformed into a non-dendritic morphology, and the grain size decreased sharply. These effects were at their maximum at 180 °C and 0.5 wt% Zr addition. Moreover, the Zr-containing alloys aged at higher temperatures, such as 220 °C and 240 °C, maintained a noticeably higher level of strength over the base alloy aged at the same temperatures. Quality index charts based on the tensile test data also reflected an improvement in alloy quality and strength with Zr-Ti combined additions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».