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Enregistrement W4318777077 · doi:10.5539/jmsr.v11n2p11

The Effect of Laser Irradiation on The Properties of Micro to Nanolayer Titanium Alloy

2023· article· en· W4318777077 sur OpenAlexvenueno aff
Hebatalrahman Hebatalrahman

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Science Research · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceIrradiationLaserAlloyMicrostructureTitanium alloyWavelengthComposite materialTitaniumFluenceElastic modulusOpticsMetallurgyOptoelectronics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, a new technique for Laser irradiation of Ti6Al4VELI was developed, this alloy is an alpha-beta structure, the irradiation was done at room temperature in the normal atmosphere without any external media, the effects of laser irradiation on the Ti6Al4VELI such as the chemical composition of the alloy before and after laser irradiation were recorded by Energy dispersive X-ray “EDX” technique. the affected zone (thickness) of the laser irradiation technique was limited to the surface in micro to the nanoscale. The variation in mechanical properties due to laser irradiation at different wavelengths was measured by the determination of the variation of modulus and hardness at maximum load with a number of pulses. The wear rate was measured for the Ti6Al4VELI before and after laser irradiation at 5000 pulses where the maximum improvement in the hardness occurs at all wavelengths, in the current study, it improves surface mechanical characteristics. The effect of laser irradiation on the structures was studied by SEM, the quantitative analysis was done at all irradiation conditions. Laser treatment is suitable for both field works and industry. The improvement in mechanical properties occurs due to microstructure changes without significant changes in chemical composition. the efficiency and lifetime of the alloys were increased, the work is registered as patent number 24014 in the Egyptian patent office.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,492

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations0
Publié2023
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