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Enregistrement W4387422601 · doi:10.3390/cryst13101466

Numerical/Experimental Study of Process Optimization Conducted on an Al-Cu Alloy Produced by Combined Fields of Applied Pressure and Ultrasonic Vibration

2023· article· en· W4387422601 sur OpenAlexaff
Jinxue Wang, Khashayar Khanlari, Yali Chen, Bo Lin, Yang Zhang, Weiwen Zhang

Notice bibliographique

RevueCrystals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceEquiaxed crystalsExtrusionUltrasonic sensorAlloyCavitationMicrostructureComposite materialCoupling (piping)Computer simulationGrain sizeAcoustic streamingVibrationCrystal (programming language)AcousticsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Single-pressure and ultrasonic action have their own unique advantages in the treatment of metal melts. When the two are combined into a composite field, the advantages of a single physical field can be fully utilized. So, the cavitation and acoustic streaming effects characteristics of an Al-5.0Cu alloy treated under different coupling process parameters, related to applied extrusion pressure and ultrasonic vibration, were analyzed by combining numerical simulation and experimental verification. The simulation results were experimentally verified by quantitative analysis of the microstructure, the melt, and its macro characteristics. The results show that the closing time t decreases with an increase in the extrusion pressure. In addition, when the ultrasonic power and extrusion force are increased simultaneously (100 MPa and 1 kW), the average grain size and the proportion of columnar grains reach the ideal effect. The influence of pressure parameters is greater, which will also lead to an increase in the proportion of columnar crystals. By optimizing the parameters, the grain size can be further reduced, the proportion of columnar crystal structure can be reduced, and fine and uniform equiaxed crystal structures can be easily obtained.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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