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Enregistrement W4395053228 · doi:10.1016/j.jnucmat.2024.155104

Deformation localisation in ion-irradiated Fe and Fe10Cr

2024· article· en· W4395053228 sur OpenAlexaff
Kay Song, Dina Sheyfer, Wenjun Liu, Jonathan Z. Tischler, Suchandrima Das, Kenichiro Mizohata, Hongbing Yu, David E.J. Armstrong, Felix Hofmann

Notice bibliographique

RevueJournal of Nuclear Materials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFusion materials and technologies
Établissements canadiensCanadian Nuclear Laboratories
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilHORIZON EUROPE Framework ProgrammeOffice of ScienceGeneral Sir John Monash Foundation
Mots-clésIrradiationEmbrittlementMaterials scienceIonDeformation (meteorology)Hardening (computing)Slip (aerodynamics)PlasticityComposite materialDuctility (Earth science)ChemistryNuclear physicsThermodynamicsCreepPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Determining the mechanisms for irradiation-induced ductility loss is crucial for the design of reactor structural components. Here, the deformation characteristics around nanoindents in Fe and Fe10Cr irradiated with Fe ions to ∼1 displacement-per-atom at 313 K are non-destructively studied. Slip steps surrounding the nanoindents indicate that deformation is localised in the irradiated materials. Lattice rotation and strain fields near the indent site show over 87% confinement of plasticity in the irradiated material. Cr has little effect on the irradiation-induced changes in pile-up topography and deformation fields, suggesting it has limited impact on retaining strain hardening capacity and reducing irradiation-induced embrittlement.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,181
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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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