Analysis of Ni-Cu Interaction in Aluminum-Based Alloys: Hardness, Tensile and Precipitation Behavior
Notice bibliographique
Résumé
The present work was aimed at quantifying the effects of Ni addition in the range of 0–4% together with 0.3%Zr on the hardness and the tensile properties, volume fraction of intermetallics, and changes in size and distribution of phase precipitation in Sr-modified Al-9%Si-2%Cu-0.6%Mg cast alloys. The study was mainly carried out using high-resolution FESEM and TEM microscopes equipped with EDS facilities. Samples were solidified at the rate of ~3 °C/s and examined at different aging conditions. The investigations are supported by thermal analysis carried out at a solidification rate of ~0.8 °C/s. The results revealed that the main compositions of the Ni-based phases are close to Al3(Ni,Cu), Al3CuNi, and Al3Ni. An Al3Ni2Cu2 phase was also detected in the 4%Ni alloy. The Cu–Ni phases were observed to precipitate, covering the surfaces of pre-existing primary Al3Zr particles. The TEM analysis indicated the magnitude of the reduction in both size and density of the precipitated Al2Cu phase particles as the Ni content reached 4%, coupled with a delay in the transition from coherent to incoherency of the Al2Cu precipitates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».