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Enregistrement W4402660676 · doi:10.1016/j.jmrt.2024.09.119

Effect of heat treatment before fast multiple rotation rolling on friction surfaced Al–Si–Cu alloy

2024· article· en· W4402660676 sur OpenAlexaff
Seyedeh Marjan Bararpour, Hamed Jamshidi Aval, Roohollah Jamaati, Mousa Javidani

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Research and Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAlloyRotation (mathematics)MetallurgyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study the effect of combination of heat treatment of consumable rod and solid solution heat treatment before fast multiple rotation rolling (FMRR) processing on microstructure, mechanical property and wear resistance of Al–Si–Cu alloy friction surfaced on commercial pure aluminum alloy were investigated. Results show that after the FMRR process, there is a significant reduction (99% reduction) in the friction surfaced coating surface roughness. The surface roughness after FMRR processing in the coatings created by homogenized and solid solution treated consumable rod is 0.74 ± 0.12, and 0.56 ± 0.08 μm, respectively. In the coating created by homogenized rod the minimum grain size (1.7 ± 0.2 μm) formed in the FMRR processed layer. Using homogenized consumable rod and FMRR processing by rotational speed of 3000 rpm and traverse speed of 140 mm/min, the maximum hardness (9.8 ± 0.3 GPa) and minimum wear rate (4.6 ± 0.1 μg/m) created at processed layer. FMRR processing by rotational speed of 3000 rpm and traverse speed of 140 mm/min, result in 27 and 24 % increasing in hardness at friction surfaced coating created by homogenized and solid solution treated consumable rods, respectively.

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)0,001
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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