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Enregistrement W4401876711 · doi:10.1016/j.jmatprotec.2024.118571

Electrolyte jet tomography: Three-dimensional microstructure mapping with an electrochemical machine tool and an optical microscope

2024· article· en· W4401876711 sur OpenAlexaff
Shamraze Ahmed, Thomas Girerd, Adam T. Clare, Alistair Speidel

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Processing Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research Council
Mots-clésMicrostructureMaterials scienceOptical microscopeMicroscopeElectrolyteTomographyElectrochemistryJet (fluid)Biomedical engineeringOpticsNanotechnologyComposite materialScanning electron microscopeElectrodeChemistryMedicinePhysicsMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a general separation between the manufacturing processes that add value to materials on the factory floor and the techniques engineers use in the laboratory to evaluate the microstructures and the surface integrity that results. These techniques are often destructive or require a vacuum and are incompatible with production lines. However, this information has intrinsic value and could be exploited to inform production decisions during manufacture. In this study, a novel approach to acquire this information is presented that is underpinned by electrolyte jet machine tool coupled with optical microscopy, which can allow the extraction of both grain-wise partial orientation and morphological information, and crystallographic macro textures in three dimensions. Here, iterative sections are precisely machined into the near surface of a commercially pure titanium alloy using an electrochemical jet and subsequently imaged, allowing the reconstruction of high-fidelity microstructure models rapidly and under ambient conditions. In doing so, new insights into the specific orientation-dependent dissolution mechanisms are offered, and the acquisition of appropriate conditions that result in nanoscale roughness surfaces (avoiding the dominance of pitting and preferential grain removal) is firstly explored. Building on prior work, a piecewise approach is presented to analyse the acquired image stacks to map partial crystal orientations, while different approaches are proposed to account for jet-specific surface artefacts and waviness. This is repeated over 20 layers in an individual specimen and layer-wise orientation maps are used to construct volumetric models of the specimen. These data sets are then explored from the perspective of materials/manufacturing engineers, who may use to this information to effect advancements to materials processing technologies.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,253 · 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

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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