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Enregistrement W4311961960 · doi:10.3390/met12122108

Mechanical Alloying of Ball-Milled Cu–Ti–B Elemental Powder with the In Situ Formation of Titanium Diboride

2022· article· en· W4311961960 sur OpenAlexaff
Uttam Kumar Murmu, Abhishek Ghosh, Asiful H. Seikh, Ibrahim A. Alnaser, Hany S. Abdo, Naif S. Alowaysi, Manojit Ghosh

Notice bibliographique

RevueMetals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesKing Saud University
Mots-clésMaterials scienceTitanium diborideUltimate tensile strengthBall millDifferential scanning calorimetryComposite numberAlloyElectrical resistivity and conductivityTitaniumTitanium alloyPowder metallurgyComposite materialMicrostructureMetallurgyCeramic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper represents the fabrication and characterization (microstructural, mechanical, and electrical) of Cu-2wt% B-4 wt% Ti and Cu-5wt% B-10wt% Ti alloy from the ball-milled Cu, Ti, and B powders. The in situ formation of TiB2 was also discussed in the light of differential scanning calorimetry (DSC) and X-ray diffraction (XRD). This present work investigates the effect of various parameters on powder production and the formation of in situ TiB2 through the thermo-mechanical route. The apparent activation energy during metastable phase formation for the two types of alloy composites has been calculated using the Johnson-Mehl-Avramani (JMA) equation and found to be 567.46 and 626.37 (KJ/mol), respectively. However, the findings of this study indicate the mechanical properties of the composite are due to the in situ formation of TiB2 particles in the Cu matrix. The properties of the composites after heat treatment were discussed employing mechanical and electrical properties and measured ultimate tensile strength (UTS) (~375 MPa), yield strength (~300 MPa), and hardness (~150 Hv) for a higher percentage of Ti and B addition. The electrical conductivity also decreased to 53% IACS as Ti negatively impacts conductivity.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,280

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,191 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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