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Enregistrement W4317039646 · doi:10.18280/acsm.460607

Fabrication and Mechanical Behaviour Investigation on Aluminium 7075 Boron Carbide and Inconel Alloy 625 Metal Matrix Composite Using Ultra Sonic Stir Casting Method

2022· article· en· W4317039646 sur OpenAlexvenueno aff
M. Thayumanavan, Khushmeet Kumar

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceBoron carbideBrinell scaleAluminiumAlloyComposite materialComposite numberMetallurgyInconelAluminium alloy6063 aluminium alloy5005 aluminium alloySpecific strengthCastingBoron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aluminium metal matrix composites produced using the ultrasonic stir casting method offer important benefits in aerospace and automotive applications. Aluminium composite material utility has recently increased in all engineering sectors due to its high strength, good wear and corrosive resistance. This study was designed to disperse boron carbide and Inconel Alloy 625 reinforced with aluminium 7075. By varying the weight percentages of boron carbide (2wt percent,4wt percent,6wt percent, and 8wt percent) and Inconel alloy 625 (2wt percent,4wt percent,6wt percent, and 8wt percent) for aerospace applications. The scanning electron microscope was used to examine the morphology and distribution of reinforced particles in a synthetic aluminium composite material. It virtually depicts the uniform distribution of reinforcement particles in the base material matrix (Aluminium 7075). To determine the hardness of the hybrid composite material, a Brinell hardness test was performed. It has been discovered that increasing the reinforcement percentage increases the hardness of the synthesised hybrid composites when compared to the aluminium 7075 base matrix material. Mechanical property testing on fabricated composites specimens of various compositions has been carried out.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,231 · 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'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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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