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Enregistrement W4387120957 · doi:10.3390/ma16196435

Pioneering Enhanced Corrosion Resistance along the Normal Plane of an Ultra-Light Mg-Li Extruded Sheet

2023· article· en· W4387120957 sur OpenAlexaff
Jiexi Liang, Bin‐Bin Deng, Chuanqiang Li, Yong Dong, Naiguang Wang, Zhengrong Zhang, Shidong Wang

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBasic and Applied Basic Research Foundation of Guangdong ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCorrosionMaterials scienceMicrostructureScanning electron microscopeTexture (cosmology)MetallurgyOptical microscopeGrain sizeComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The microstructure and corrosion anisotropy of the Mg-5Li extruded sheet were investigated in this work. Three distinct samples cut from the normal plane (A), longitudinal plane (B), and cross-sectional plane (C) of the as-extruded sheet were prepared. The microstructure was analyzed using optical microscopy (OM), scanning electron microscopy (SEM), and X-ray diffraction (XRD). The corrosion resistance and behaviors of the three samples in a 0.1 mol/L NaCl solution were evaluated by employing hydrogen evolution, mass loss testing, electrochemical assessments, and corrosion morphology analyses. The results revealed that sample A displayed a distinctive bimodal (0002) basal texture, along with clearly distinguishably larger grain sizes than the other samples. The effect of grain size and crystallographic orientation on the corrosion resistance was highlighted, indicating the pioneering corrosion resistance of sample A and the lowest corrosion resistance of sample C. Furthermore, all three samples exhibited the characteristic filiform corrosion during the initial stages of corrosion, progressing into the formation of corrosion pits, with sample C displaying pronounced susceptibility.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · 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.

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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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