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Enregistrement W4285669891 · doi:10.3390/books978-3-03928-976-9

Semi-Solid Processing of Alloys and Composites

2020· book· en· W4285669891 sur OpenAlexfundno aff
Shahrooz Nafisi, Reza Ghomashchi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typebook
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAustralian National Fabrication FacilityIran University of Science and TechnologyKyungnam UniversityConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNational Natural Science Foundation of ChinaCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorFlinders UniversityAkademia Górniczo-Hutnicza im. Stanislawa StaszicaFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloUniversiti Kebangsaan MalaysiaNational Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semi-solid metal (SSM) processing, as a viable alternative manufacturing route to those of conventional casting and forging, has not yet been fully exploited despite nearly half a century since its introduction to the metal industry. The slow pace of adopting SSM routes may be due to various reasons, including capital costs, profit margins, and, most importantly, the lack of detailed analysis of various SSM processes in open literature to confidently establish their advantages over more conventional routes. Therefore, the SSM community must disseminate their findings more effectively to generate increased confidence in SSM processes in the eyes of our industrial leaders. As such, we have embarked on the task to invite the leaders in SSM research to share their findings in a Special Issue dedicated to semi-solid processing of metals and composites. SSM processing takes advantage of both forming and shaping characteristics usually employed for liquid and solid materials. In the absence of shear forces, the semi-solid metal has similar characteristics to solids, i.e., easily transferred and shaped; by applying a defined force, the viscosity is reduced and the material flows like a liquid. These unique dual characteristics have made SSM routes attractive alternatives to conventional casting on an industrial scale. With the intention of taking full advantage of SSM characteristics, it is crucial to understand SSM processing, including topics such as solidification and structural evolution, flow behavior through modelling and rheology, new processes and process control, alloy development, and properties in general. This Special Issue focuses on the recent research and findings in the field with the aim of filling the gap between industry and academia, and to shed light on some of the fundamentals of science and technology of semi-solid processing.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,030

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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,003

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,180 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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