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Enregistrement W4400949852 · doi:10.3390/ma17153645

Multiple Deformation Mechanisms in Adiabatic Shear Bands of a Titanium Alloy during High Strain Rate Deformation

2024· article· en· W4400949852 sur OpenAlexafffund
X.R. Guan, Dong-Rong Liu, Shoujiang Qu, Guojian Cao, Hao Wang, Aihan Feng, D.L. Chen

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueTitanium Alloys Microstructure and Properties
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesDivision of Materials ResearchNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAdiabatic shear bandMaterials scienceCrystal twinningMartensiteDiffusionless transformationShear (geology)Strain rateComposite materialDeformation (meteorology)InstabilityShear bandMetallurgyDislocationTitanium alloyDeformation mechanismAlloyTitaniumMicrostructureMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The occurrence of adiabatic shear bands, as an instability phenomenon, is viewed as a precursor to failure caused by instability at high strain rates. Metastable β titanium alloys are extensively utilized due to their excellent mechanical properties, which are often subjected to high strain rate loads in service conditions. Understanding and studying their adiabatic shear instability behavior is thus crucial for preventing catastrophic failure and enhancing material performance. In this study via detailed microstructural analyses in the adiabatic shear region of a Ti-10V-2Fe-3Al alloy subjected to high strain rates, it was observed that α″ martensitic transformation and nano-twinning plus β-to-α phase transformation with α″ martensite as an intermediate phase occurred, in addition to substantial fine grains. The grain refinement mechanisms were mainly related to dynamic recovery dominated by dislocation migration alongside severe plastic deformation.

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 seuil0,004

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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