Design of self-stable nanocrystalline high-entropy alloy
Notice bibliographique
Résumé
Nanocrystalline (NC) materials are prone to grain-coarsening at low temperatures—requiring extra solute-element addition for stability. While this approach is established mainly in simple-binary-alloys, it is adjudged “complex” for multicomponent-alloys due to complex-interactions among constituent-elements. We report for the first time that nanograins in multicomponent-high entropy alloy (HEA) stabilize themselves without requiring additional solute if constituent-HEA-elements with highest mixing enthalpy and melting point preferentially segregate to grain boundaries (GBs); a process we term self-stabilizing effect in HEAs. Using in-situ X-ray diffraction, scanning/transmission electron microscopy, and atom-probe-tomography, we show that Cr and Fe in NC-AlCoCrFe-HEA (9 nm grain-size) segregate at GBs by site-competition to stabilize it at 0.5Tm (Tm–melting temperature). At 0.6Tm, GB-desegregation is established to be precursor to phase decomposition, and it competes with nanograin stability; this culminates in the onset of grain coarsening at this temperature. Compared with the literature (e.g., NC-AlCoCrFeNi), NC-AlCoCrFe HEA shows exceptional nanograin-stability at high homologous-temperatures; this suggests possible breakdown of the cocktail and sluggish-effects in HEAs, since more elements do not necessarily improve nanograin stability. To the authors’ knowledge, this is the finest stable-NC-HEA produced—it paves a new way of engineering NC-HEAs without coarsening in scalable solid-state processes that require substantially-high temperatures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».