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Enregistrement W4283726206 · doi:10.1038/s41598-022-14685-x

Thermo-mechanical properties prediction of Ni-reinforced Al2O3 composites using micro-mechanics based representative volume elements

2022· article· en· W4283726206 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced ceramic materials synthesis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesKing Fahd University of Petroleum and MineralsDeutsche ForschungsgemeinschaftMcMaster University
Mots-clésComposite materialVolume (thermodynamics)Materials scienceThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract For effective cutting tool inserts that absorb thermal shock at varying temperature gradients, improved thermal conductivity and toughness are required. In addition, parameters such as the coefficient of thermal expansion must be kept within a reasonable range. This work presents a novel material design framework based on a multi-scale modeling approach that proposes nickel (Ni)-reinforced alumina (Al 2 O 3 ) composites to tailor the mechanical and thermal properties required for ceramic cutting tools by considering numerous composite parameters. The representative volume elements (RVEs) are generated using the DREAM.3D software program and the output is imported into a commercial finite element software ABAQUS. The RVEs which contain multiple Ni particles with varying porosity and volume fractions are used to predict the effective thermal and mechanical properties using the computational homogenization methods under appropriate boundary conditions (BCs). The RVE framework is validated by the sintering of Al 2 O 3 -Ni composites in various compositions. The predicted numerical results agree well with the measured thermal and structural properties. The properties predicted by the numerical model are comparable with those obtained using the rules of mixtures and SwiftComp, as well as the Fast Fourier Transform (FFT) based computational homogenization method. The results show that the ABAQUS, SwiftComp and FFT results are fairly close to each other. The effects of porosity and Ni volume fraction on the mechanical and thermal properties are also investigated. It is observed that the mechanical properties and thermal conductivities decrease with the porosity, while the thermal expansion remains unaffected. The proposed integrated modeling and empirical approach could facilitate the development of unique Al 2 O 3 -metal composites with the desired thermal and mechanical properties for ceramic cutting inserts.

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.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,222 · 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