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Enregistrement W4399018260 · doi:10.21608/ijmti.2024.287146.1102

Effect of Copper Addition on Microstructure and Mechanical Properties of Ductile Cast Iron

2024· article· en· W4399018260 sur OpenAlexaff
Mohamed Mourad, Mervat Ibrahim, Shimaa El‐Hadad

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Materials Technology and Innovation · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensCanadian MPS Society for Mucopolysaccharide and Related Diseases
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicrostructureCopperMetallurgyMaterials scienceCast ironDuctile iron

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work aims to investigate the influence of Cu addition on the microstructure and mechanical properties of ductile cast iron (DCI). A step-like mold was used to study the evolved microstructures at different cooling rates. It was observed that adding Cu to DCI increased the pearlite content and refined significantly the lamellar structure. This effect was more pronounced at the thicker sections (slower cooling rates). Tensile strength improved obviously with the increase in pearlite content from 550 MPa at 27 % pearlite (0.02 wt.% Cu) to 875 MPa at 83 % pearlite (2.47 wt.% Cu). However, the elongation decreased sharply from 19 to 5 % upon increasing Cu content from 0.02 to 2.47 wt.% at 20 mm thickness. The impact toughness was affected negatively by Cu addition, where the value of toughness decreased from 65 J at 0.02 wt.% Cu to ~17 J at 2.47 wt.% Cu at 20 mm.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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