Determination of Young's modulus in aluminum alloys: Role of precipitates, dispersoids, and intermetallics
Notice bibliographique
Résumé
The present work was performed on Al-Si-Mg-Cu and Al-Si-Mg alloys containing measured amounts of Ni (0.4 wt.% and 4 wt.%), Bi (1.0 wt.%), Ca (0.5 wt.%), Sr (0.015 wt.%), 10 vol.%SiC(p), and 20 vol.%SiC(p). After solutionizing treatment, tensile bars (ASTM B108) were aged in the temperature range of 155 °C to 350 °C for up to 100 hours. The results of 700 tensile bars show that although the value of E is the Σ =E1+E2+ E3 +----, where E is a function of interparticle spacing and particle volume fraction of each type of precipitate, E can not be determined using a simple empirical formula due to interference of other factors such as porosity, inclusions, particle/matrix surface reaction, and precision of measuring each of the involved parameters. Considering alloying elements, the addition of a sufficient amount of Ni (Ni/Cu >1), in the T6 condition, produces the highest E value, about 92 GPa (Al 2 Cu, Al 3 Ni, Al 3 NiCu precipitates). Modification of the eutectic Si particles has a moderate improvement in E about precipitation hardening (about 12%). The highest E value was obtained using metal matrix composites (359 alloy + 20 vol.% SiC(p)) in the T6 condition, approximately 42% improvement over that achieved using the base alloy, at 110 GPa.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».