Manipulate A2/B2 Structures in AlCrFexNi Alloys for Improved Mechanical Properties and Wear Resistance
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.
Notice bibliographique
Résumé
Precipitation strengthening of body-center cubic (A2) alloys via ordered B2 nanoprecipitates is expected to achieve a desirable combination of strength and ductility. In this work, the A2/B2 configuration is manipulated by adjusting Fe content in medium-entropy AlCrFexNi (x = 0, 0.5, 1.0, 1.5, 2.0, 2.5 and 3.0) alloys fabricated via arc-melting for improved mechanical properties and wear resistance. As Fe content increases, the fraction of A2 phase increases, and A2 nanoprecipitates in the B2 matrix change to a weave-like A2/B2 structure. Continuously increasing Fe content leads to a mixture of BMAP (B2 matrix with A2 precipitates) and AMBP (A2 matrix with B2 precipitates), and finally to a complete AMBP structure. The yield strength decreases and fracture strain increases with increasing Fe content except x = 0. The alloy of x = 0 displays slightly higher hardness because of its relatively brittle B2 matrix. Cracks tend to propagate along A2/B2 interfaces. AMBP structure exhibits greater toughness than the BMAP structure. The alloy of x = 0 displays the second-greatest wear volume loss due to its relatively brittle B2 matrix. When Fe is added, the wear volume loss decreases considerably but shows a trend of an upward parabola with respect to the Fe content. After achieving the highest volume loss at x = 1.5 with a mixture of AMBP and BMAP, the volume loss decreases again. A completely uniform AMBP structure at x = 3.0 shows the least volume loss.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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