Bulk grain boundary decoration and functionally-graded alloy developed by one-step friction stir process: Experiment and atom probe tomography analysis
Notice bibliographique
Résumé
Conventionally-manufactured lightweight metal castings typically exhibit low-strength that can be improved by grain-refinement. Meanwhile, refined-grain materials often undergo grain-growth at elevated or even room temperature, degrading mechanical/functional properties. Current thermodynamic grain-stabilizing approach is either limited to a thin-film-scale or relies on a two-step mechanical-alloying and heat-treatment process. To circumvent these limitations, this study proposes using friction stir-processing (FSP) to develop bulk grain-boundary (GB)-decorated nanograined materials. We hypothesized that the high strain/strain-rate during FSP produces grain-refinement, while the temperature-rise simultaneously drives solute to the solvent-GBs. Developed GB-segregation map for aluminum-Al solvent identifies magnesium-Mg as a suitable solute-element that will segregate at Al-GBs. Two different FSP traverse speeds—low-432 mm/ min and high-1040 mm/ min—at a fixed rotational speed were examined on an Al-Mg-Al sandwich configuration that produces microscale-functionally-graded materials (FGMs). Lower traverse-speed promotes higher heat-input, material flow, microcracks formation, mixed zones, and mechanical hooks near the Al-Mg interfaces, while higher traverse-speed results in lower heat-input, crack-free Al-Mg interfaces, mechanical mixing, and isolated-mixed zones. Using atom-probe-tomography (APT), a nanoscale functionally-graded intermediate region constituting solid-solution , GB-segregation , β-phase , and γ -phase is observed towards the Al-Mg-interface. APT also confirms how the β-phase might have evolved via a spinodal decomposition phenomenon in support of evidence of a miscibility gap in the Al-Mg alloy that was reported about four decades ago. This work offers innovative materials processing that opens new possibilities for structural use of bulk stable-nanocrystalline materials and FGMs.
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 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 ».