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Enregistrement W4404528325 · doi:10.3390/lubricants12110398

Transformation from D022 to L12 in Al3Ti by Fe Addition for Enhanced Wear Resistance

2024· article· en· W4404528325 sur OpenAlexafffund
Guijiang Diao, Junfeng Yuan, Anqiang He, Dong Zhang, Aakash Kumar, Ranran Fang, A. Y. Vorobyev, Wengang Chen, Dongyang Li

Notice bibliographique

RevueLubricants · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueSemiconductor materials and interfaces
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Resources CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésTransformation (genetics)Materials scienceWear resistanceResistance (ecology)MetallurgyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The addition of third elements may help transform brittle D022-structured lightweight Al3Ti to a relatively ductile L12-structured (Al, M)3Ti (where M represents the third elements), thus increasing the ductility at the expense of hardness. Such a transformation could benefit the wear resistance of the alloy due to improved toughness if a proper balance between the hardness and ductility is achieved. In this work, a D022-predominant Al3Ti alloy (S-Al3Ti) and an L12-predominant (Al, Fe)3Ti alloy (S-Al67Ti25Fe8) were fabricated by arc melting. Change in wear resistance, corresponding to a D022-to-L12 transformation, caused by the addition of Fe as a representative third element, was investigated and compared with the wear resistance of a commercial Al-matrix composite reinforced by 30 wt.% SiC particles (S-Al/SiCp) as a reference material. It was observed that wear of the S-Al3Ti resulted from abrasion involving synergistic oxidation, leading to a larger volume loss. In contrast, the softer S-Al67Ti25Fe8 showed enhanced wear resistance, benefiting from improved toughness with reasonable hardness. During the wear testing, both the alloys exhibited better performance than S-Al/SiCp, a well-known lightweight composite. This study highlights that D022-to-L12 transformation enhances wear resistance due to increased toughness which can be adjusted using the addition of a third element.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations7
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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