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Enregistrement W4400868269 · doi:10.53063/synsint.2024.42194

On the synthesis and sintering behavior of a novel Mg-Ca alloy, Part II: Spark plasma sintering

2024· article· en· W4400868269 sur OpenAlexvenueno aff
Parisa Golmohammadi, Ahmad Bahmani, Nader Parvin, Behzad Nayebi

Notice bibliographique

RevueSynthesis and Sintering · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMaterials and Energy Research Center
Mots-clésSpark plasma sinteringSinteringAlloyMaterials scienceMetallurgyPlasmaSPARK (programming language)Computer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the growing interest in lightweight materials, magnesium and its alloys have received substantial attention for replacing existing alloys. After investigating the mechanical alloying process of Mg-Ca alloys and determining the optimum parameters for milling in part I of this study, the current research aims to examine the second step: the sintering process. This study proposes the powder metallurgy method to process Mg-Ca alloy through the spark plasma sintering technique at 420 °C under an applied pressure of 38 MPa. Samples with different additives (starch or paraffin) were sintered for various dwell times (7 and 10 min) to determine the optimal mechanical and physical properties. To study the microstructure and phase composition of the sintered alloys, X-ray diffractometer (XRD), field scanning electron microscopy (FESEM), and X-ray energy dispersive spectroscopy (EDS) were utilized. Density measurement, compression test, and micro-hardness evaluation were also conducted for the physical and mechanical feathers analysis. The results indicated that samples with a dwell time of 10 min exhibited superior mechanical properties. Additionally, the starch-containing sample outperformed the paraffin-containing sample in both physical and mechanical properties.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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)0,0000,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,207 · 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

Citations2
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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