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Enregistrement W4405232603 · doi:10.4271/2024-01-5235

Performance Evaluation of Nano Silicon Carbide Configured Aluminium Alloy with Titanium Nanocomposite via Semisolid Stir Cast

2024· article· en· W4405232603 sur OpenAlexaff
R. Venkatesh, Gopal Kaliyaperumal, S. Manivannan, S. Karthikeyan, V. Mohanavel, Manzoore Elahi M. Soudagar, N. Karthikeyan

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensHorizon College and Seminary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceUltimate tensile strengthAlloySilicon carbideAluminiumMetallurgyCastingComposite materialComposite number6063 aluminium alloyTitaniumNanocomposite

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">High-strength, lightweight aluminium-based composites show great potential for future weight-reduction applications. The aluminium alloy (AA5052) is commonly used in various engineering applications and serves as the primary matrix material for this study. The objective of this research is to produce and improve the properties of the AA5052 alloy composite by integrating titanium (Ti) and nano silicon carbide (SiC) particles using an advanced vacuum stir casting process. Additionally, an inert atmosphere is used to minimize voids, porosity, and oxidation. The final developed composites include AA5052, AA5052/3wt% Ti, AA5052/5wt% SiC, and AA5052/3wt% Ti/5wt% SiC, which were subjected to metallographic, tensile, elongation, and hardness studies. The mechanical evaluation is carried out following ASTM E8 and E384 standards. Microstructural analysis revealed uniform dispersion of Ti &SiC particles with no significant casting defects. The composite with AA5052/3wt% Ti/5wt% SiC exhibited the highest tensile strength, elongation, and hardness, measuring 243MPa, 34%, and 93HV, respectively. The contribution of Ti and SiC with an effective interface with the AA5052 matrix is the reason for the enhancement of mechanical behaviour.</div></div>

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,886
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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.

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

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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