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Enregistrement W4393323231 · doi:10.1051/e3sconf/202450701042

Advancing Aluminum-Based Composite *Manufacturing: Leveraging TiO2 Reinforcement through Stir Casting Technique

2024· article· en· W4393323231 sur OpenAlexaff
Mamidi Kiran Kumar, Sorabh Lakhanpal, Ashish Kumar Parashar, Abhishek Kaushik

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposite numberAluminiumMaterials scienceCastingReinforcementComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the advancement of aluminum-based composite manufacturing through the integration of titanium dioxide (TiO2) reinforcement using the stir casting technique. Aluminum alloy served as the matrix material, combined with ceramic reinforcement particles, melted at approximately 700°C within a muffle furnace. Through continuous stirring at 400 rpm for 10 minutes, ceramic particles were uniformly dispersed into the molten alloy, crucial for enhancing composite properties. The incorporation of 6.5% TiO2 via stir casting resulted in significant enhancements across multiple mechanical properties. Tensile strength improved by 23.67%, while hardness saw a remarkable increase of 38.9%. Additionally, fatigue strength exhibited a notable improvement of 26.67%, and wear resistance showed a substantial enhancement of 24.34%. The uniform dispersion of TiO2 particles throughout the composite material underscores the efficacy of the stir casting technique in achieving consistent improvements across various performance metrics. These findings hold promise for the development of high-performance aluminum-based composites tailored for diverse engineering applications.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,535
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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