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Enregistrement W4381853539 · doi:10.1002/adem.202300667

Effect of Mn‐Bearing Dispersoids on Tensile Properties and Recrystallization Resistance of Al‐3Mg‐0.8Mn Rolled Alloy

2023· article· en· W4381853539 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueAdvanced Engineering Materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceAnnealing (glass)Recrystallization (geology)AlloyUltimate tensile strengthMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Herein, the precipitation behavior of Mn‐bearing dispersoids in Al‐3Mg‐0.8Mn (AA5454) alloy subjected to different heat treatments is investigated. The effects of Mn‐bearing dispersoids on the tensile properties and recrystallization resistance of the abovementioned alloy during hot/cold rolling and postrolling annealing are evaluated. The results show that a low‐temperature three‐step heat treatment (275 °C/12 h + 375 °C/48 h + 425 °C/12 h) generates a higher number density of Mn‐bearing dispersoids with finer sizes compared with the typical high‐temperature heat treatment (430 °C/2 h + 480 °C/2 h + 525 °C/2 h), thus resulting in significantly improved tensile strengths of hot/cold‐rolled sheets. After annealing at 300 °C, the yield strength (YS) of the alloy reached 196 MPa after hot rolling and 237 MPa after cold rolling, showing an improvement of 30%–32% over samples subjected to high‐temperature heat treatment. In addition, the low‐temperature heat treatment provides a higher recrystallization resistance after hot and cold rolling owing to the higher number density of Mn‐bearing dispersoids and the lower fraction of dispersoid‐free zones. The YS contributions of various strengthening components after hot and cold rolling are discussed based on constitutive models. The predicted yield strengths agree well with the experimental values.

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.

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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,186 · 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