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Enregistrement W4390264079 · doi:10.1088/2053-1591/ad18f1

Delicate control of graphite flakes alignment in the copper matrices via powder selections and filling processes

2023· article· en· W4390264079 sur OpenAlexaff
Dong Zheng, Zhonghua Huang, Zhengyan Shen, Renjun Wu, Khashayar Khanlari, Gang Ji, Jean‐François Silvain

Notice bibliographique

RevueMaterials Research Express · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesGuangdong Academy of SciencesNatural Science Foundation of Guangdong Province
Mots-clésMaterials sciencePowder metallurgyFlakeGraphiteCopperComposite numberComposite materialAnisotropyThermalPressingHot pressingMetal powderPowder mixtureMetalMetallurgyMicrostructureSintering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to the anisotropy properties of graphite flakes (G f ), the control of their orientation inside copper (Cu) matrice is strictly correlated with the final properties of such metal matrix composite (MMC). In this study, MMCs are fabricated by powder metallurgy process using three types of Cu powder particles (flake, dendritic, and spherical) as well as different powder filling methods. By using Cu flake powder with a relatively lower apparent density as compared to the two other Cu powder types (dendritic and spherical), high aligned G f could be easily obtained, after uniaxial hot pressing, in a one-step powder filling approach. For the other two types of powders, a comparable orientation degree of G f could be achieved only via several steps of delicate powder pressing. In-plane thermal conductivities of Cu/G f composites were enhanced by improving the orientation degree of G f , agreeing with effective medium approximation predictions (Maximum TC up to 540 W mK −1 ). A modeling, based on the apparent density of Cu powders, was discussed to show the effect of the alignment process on the final thermal property of such MMCs. This model supplies a basic guideline to obtain highly orientated G f .

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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