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Enregistrement W4400723553 · doi:10.1080/19236026.2024.2350920

Effect of forming parameters on the corrosion performance of retrogression- and warm-formed AA7075 alloy sheets

2024· article· en· W4400723553 sur OpenAlexafffund
Seyiwa Kope, Ibrahim G. Ogunsanya

Notice bibliographique

RevueCIM Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésAlloyMaterials scienceCorrosionMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retrogression forming (RF) and warm forming (WF) are used to remedy formability limitations of high-strength precipitation-hardened AA7075 alloy sheets. RF is a thermomechanical treatment combining retrogression heat treatment and the forming of initially peak-aged T6 temper. WF is a thermomechanical treatment of initially pre-aged temper. The present work examines the corrosion performance of retrogression- and warm-formed AA7075 alloy sheets by determining the optimal pre-aging temperature (80°C or 100°C), forming temperature (room temperature, 150–200°C), strain rate (1, 0.1, or 0.01 s−1), and heating rate (1.1 or 20°C·s−1) for conventional slow and novel fast-forming technologies. Several alternating- and direct-current electrochemical tests were administered, including electrochemical impedance spectroscopy, potentiodynamic polarization, and linear polarization resistance. Results showed that the corrosion performance (i.e., passive film and corrosion-resistant properties) of formed AA7075 sheets was directly proportional to pre-aging and WF temperatures, inversely proportional to the RF temperature, and mildly affected by strain/forming rate and heating rate during forming.

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 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 enseignants0,165
Score d'incertitude au seuil0,289

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations0
Publié2024
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