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Enregistrement W4392159365 · doi:10.18280/acsm.480105

Impact of Top Mold Slope on Defect Formation in Gravity Casting of Aluminum Alloy

2024· article· fr· W4392159365 sur OpenAlexvenueno aff
Ahya Hidayat, Dwi Rahmalina, Reza Abdu Rahman

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2024
Typearticle
Languefr
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoldAlloyCastingMaterials scienceAluminiumMetallurgyGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research investigates the impact of varying the slope of the top mold in the gravity casting process of aluminum alloy (A356).The casting mold slopes were adjusted to 7°, 12°, and 17° angles, and the study integrates software analysis (Altair, 2021.2) with physical examinations to assess potential defects in the casted products.The findings from both approaches exhibit a consistent pattern, revealing notable defect porosities in molds with slopes of 7° and 12°.Radiography examinations provide insights into defect distribution within the hub wheel rim, particularly pronounced in molds with slopes of 7° and 12°.This observation suggests that disturbances in air and heat distribution impede the solidification process within the mold.Metallography profiles further highlight the presence of phases α (Al), β (Si), and the eutectic region in the casted product.Defect severity is prominently manifested in a fractured profile, particularly for products cast with a 7° slope.In contrast, a higher slope of 12° results in localized porosities and effectively mitigates defect distribution.The most favorable outcome, devoid of substantial defects, is achieved with a 17° mold slope, successfully passing stringent quality checks.

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)0,002
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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,803

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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