MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386995067 · doi:10.26896/1028-6861-2023-89-9-48-52

Influence of the iron additive on the microstructural behavior of an aluminum-copper foundry alloy B206

2023· article· en· W4386995067 sur OpenAlexaff
Rassim Younes, M. Bournane, Abdelhakim Idir, Issam Bouklouche, Mohand Amokrane Bradai, Abdelhamid Sadeddine

Notice bibliographique

RevueIndustrial laboratory Diagnostics of materials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlloyMaterials scienceAluminiumFoundryMetallurgyPrecipitation hardeningHardening (computing)Work hardeningCopperWork (physics)Structural materialSiliconMicrostructureComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although used and studied since the beginning of the century, the mechanical properties of aluminum-based structural hardening alloys still conceal some secrets that metallurgists are trying to uncover. In this work we are interested in aluminum alloys and more particularly in an Al-Cu alloy. The main objective of this work was to study the influence of structural hardening heat treatments on the evolution of the mechanical and structural properties of B206 alloys. For that, we used several experimental methods adapted to this kind of scientific work. We quote essentially: the thermal treatments of setting in hardening, as well as measurements of the hardness. The analysis of the experimental results obtained by these methods allowed us to explain and to affirm that Al-Cu alloys do not give appreciable structural hardening; because of the difficulty of diffusion of iron and silicon which influences the treatment and brought in a general way to the precipitation of the phase β; plays an important role in the evolution of the mechanical characteristics of Al-Cu alloys.

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 seuil0,006

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)0,0020,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIndustrial laboratory Diagnostics of materialsMême sujetAluminum Alloy Microstructure PropertiesTravaux en français237 207