An Experimental High-Throughput to High-Fidelity Study Towards Discovering Al–Cr Containing Corrosion-Resistant Compositionally Complex Alloys
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
Abstract Compositionally complex alloys hold the promise of simultaneously attaining superior combinations of properties, such as corrosion resistance, light-weighting, and strength. Achieving this goal is a challenge due in part to a large number of possible compositions and structures in the vast alloy design space. High-throughput methods offer a path forward, but a strong connection between the synthesis of an alloy of a given composition and structure with its properties has not been fully realized to date. Here, we present the rapid identification of corrosion-resistant alloys based on combinations of Al and Cr in a base Al–Co–Cr–Fe–Ni alloy. Previously unstudied alloy stoichiometries were identified using a combination of high-throughput experimental screening coupled with key metallurgical and electrochemical corrosion tests, identifying alloys with excellent passivation behavior. The alloy native oxide performance and its self-healing attributes were probed using rapid tests in deaerated 0.1-mol/L H 2 SO 4 . Importantly, a correlation was found between the electrochemical impedance modulus of the exposure-modified air-formed film and self-healing rate of the CCAs. Multi-element extended x-ray absorption fine structure analyses connected more ordered type chemical short-range order in the Ni–Al 1st nearest-neighbor shell to poorer corrosion resistance. This report underscores the utility of high-throughput exploration of compositionally complex alloys for the identification and rapid screening of a vast stoichiometric space. Graphical Abstract
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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