3D observations of room temperature capillary infiltration mechanism in SiC compacts
Notice bibliographique
Résumé
The melt infiltration of a liquid metal is a successful method for densifying metal and ceramic matrix composites (CMC). The reduction of residual porosity of silicon carbide composites by infiltration of molten silicon into the matrix allows to reach interesting mechanical properties. However, fluid progression within the pore network of the granular matrix is a complex phenomenon, driven by physical and thermomechanical mechanisms that are not yet fully understood. This publication focuses on the capillary impregnation at room temperature and highlights important parameters related to the physical aspect of the process. Two different model fluids ( n -hexadecane and exo -dicyclopentadiene) were used to reproduce the behaviour of molten silicon alloy . During the infiltration, the monitoring of the infiltrated liquid weight, along with the image acquisition, was used to compare the infiltration difference between several types of samples. An innovative way to interrupt and fix liquid inside samples, based on rapid polymerization , was investigated during capillary rise experiments. The correlation between 2D observations and 3D volumes obtained by tomography outlines the existence of two different flow fronts, the surface flow front (SFF) which often have a flat shape, and a second inside the sample, the volume flow front (VFF), which shows a paraboloid shape.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».