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Enregistrement W4294884250 · doi:10.1038/s41598-022-19410-2

Thermal cycles behavior and microstructure of AZ31/SiC composite prepared by stir casting

2022· article· en· W4294884250 sur OpenAlexaff
Seyed Fereidon Mousavi, Hassan Sharifi, Morteza Tayebi, Bejan Hamawandi, Yashar Behnamian

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKungliga Tekniska Högskolan
Mots-clésMaterials scienceScanning electron microscopeMicrostructurePorosityComposite materialComposite numberAlloyOptical microscopeCastingThermal expansionPrecipitation hardeningMagnesium alloyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present work, the effect of thermal cycles on the physical and thermal properties of AZ31 alloy and AZ31/5wt%SiC and AZ31/10wt%SiC composites was investigated. Samples were prepared using the stir casting method and then subjected to precipitation hardening. Thermal cycles were done for as-cast and aged samples with V-shaped notch under 300, 600, and 900 heating and cooling cycles at 150 and 350 °C. The crack length (CL) was evaluated using optical microscope (OM), scanning electron microscope (SEM), and energy-dispersive scanning electron (EDS) analysis. Also, density, porosity, thermal expansion coefficient of the samples were evaluated. X-ray diffraction (XRD) analysis was employed to assess the phases present in the material. The results demonstrated that by increasing the number of thermal cycles up to 600 at 150 °C and 350 °C, the porosity and density of the as-cast and aged AZ31 alloy decreased and increased, respectively; however, the density and open porosity were remained constant for the composite samples. The crack's length enlarged with increasing the thermal cycles from 300 to 600 µm at 150 °C and 300 to 900 µm at 350 °C. It was found that the reinforcement and precipitates prevented the rapid growth of the crack in the magnesium matrix. All in All, composite and the aged samples demonstrated better thermal fatigue resistance compared with that of the unreinforced alloy and as-cast samples, respectively.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,616

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, 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

Citations34
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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