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Enregistrement W4387004877 · doi:10.1016/j.jmrt.2023.09.231

Electron microscopic investigation of precipitation hardening in Al-Si based alloys

2023· article· en· W4387004877 sur OpenAlexafffund
E. Isaac Samuel, A. M. Samuel, F. H. Samuel

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Research and Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesUniversité du Québec à Chicoutimi
Mots-clésMaterials scienceAlloyTransmission electron microscopyPrecipitationPhase (matter)Precipitation hardeningDissolutionElectron microscopeAnalytical Chemistry (journal)MetallurgyCrystallographyChemical engineeringNanotechnologyOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present work was performed on Al-8.5%Si-1.75%Cu-0.55%Mg-0.2%Ti-0.32%Zr-0.015%Sr alloy (coded as 354 alloy) following T6 (at 160 °C) and T7 (at 240 °C) artificial aging conditions using high resolution transmission electron microscopy (HR-TEM). The main results inferred from the present study are the precipitation of GP zones in samples aged for 20h at 160 °C along with S-Al2CuMg phase particles. Aging at 240 °C was carried out for different times, ranging between 30 min and 200h. The quenched structures revealed a series of precipitations mainly GP zones at low aging times to Θ’-Al2Cu after 200h together with the S-phase. No coherency was observed between the S-phase and the aluminum (Al) matrix. The growth of the S- phase takes place by precipitation of S2 type phase on the advancing S1-type phase. Mismatching was clearly observed at particle/matrix interfaces. High magnification images indicated the dissolution of some of the Θ’’ and Θ’ particles to enrich the nearby particles (coarsening).The start of incoherency is observed when the alloy is aged at 240 °C for 200h.

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)0,001
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,240

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,266 · 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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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