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Enregistrement W4408446190 · doi:10.1016/j.matdes.2025.113834

Characterizing nanoscale coherent double-solid-solution interfaces between non-reactive Mg and steel alloys

2025· article· en· W4408446190 sur OpenAlexafffund
Qiang Lang, Taotao Li, M. Shehryar Khan, Gang Song, Liming Liu

Notice bibliographique

RevueMaterials & Design · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMicrostructure and mechanical properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceNanoscopic scaleMetallurgyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Achieving coherent interface matching between immiscible Mg and Fe alloys is a significant challenge due to significant differences in their lattice constants and structures. Although the introduction of a third element into the interfacial metallurgical reaction has been explored before, it has been difficult to avoid the formation of brittle intermetallic compounds with poor mechanical properties. This study presents a groundbreaking method that, for the first time in published literature, leverages in-situ Ni alloying with a flexible laser-arc hybrid heat source to create an exceptionally high-performing nanoscale double solid solution interface between immiscible Mg and Fe alloys. This processing approach enables the high metallurgical reaction temperatures required for immiscible and nonreactive systems. The resulting lattice formation, driven by localized elemental diffusion at elevated interfacial temperatures, fosters adaptive coherent matching across the entire Mg-Fe interface. This process successfully transforms the non-coherent lattice that is generally observed at the Mg/Fe interface into a coherent double solid solution interface with the bulk matrix on both sides, significantly enhancing bonding efficiency and performance. This study provides detailed advanced characterization of the nanoscale double solid solution structures observed at the interfaces of these immiscible dissimilar metals which has been previously unexplored in the literature.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,913

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,244 · 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
Publié2025
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Résumé présentoui

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