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Enregistrement W4404122391 · doi:10.3390/jmmp8060250

Impact of Combined Zr, Ti, and V Additions on the Microstructure, Mechanical Properties, and Thermomechanical Fatigue Behavior of Al-Cu Cast Alloys

2024· article· en· W4404122391 sur OpenAlexafffund
Peng Hu, Kun Liu, Lei Pan, X.-Grant Chen

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing and Materials Processing · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensRio Tinto (Canada)Université du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicrostructureMaterials scienceThermomechanical processingMetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The effects of minor additions of the transition elements Zr, Ti, and V on the microstructure, mechanical properties, and out-of-phase thermomechanical fatigue behavior of 224 Al-Cu alloys were investigated. The results revealed that the introduction of the transition elements led to a refined grain size and a finer and much denser distribution of θ″/θ′ precipitates compared to that of the base alloy, which enhanced the tensile strength but reduced the elongation at both room temperature and 300 °C. Constitutive analyses based on theoretical strength calculations indicated that precipitation strengthening was the primary mechanism contributing to the strength of both tested alloys at room temperature and 300 °C. The out-of-phase thermomechanical fatigue test results showed that the addition of transition elements caused a slight decrease in the fatigue lifetime, which was mainly attributed to the reduced ductility and higher peak tensile stress at low temperatures. During the fatigue process, the transition element-added alloy exhibited a lower coarsening ratio, indicating higher thermal stability, which mitigated the negative impact of the reduced ductility on the fatigue performance to some extent. Considering their various properties, the addition of Zr, Ti, and V is recommended to improve the overall performance of Al-Cu 224 cast alloys.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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