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Enregistrement W4413894249 · doi:10.3390/jmmp9090296

Effect of Temperature, Heating Rate, and Cooling Rate on Bonding and Nitriding of AlSi10Mg Powder Occurring During Supersolidus Liquid-Phase Sintering

2025· article· en· W4413894249 sur OpenAlexafffund
Alena Kreitcberg, Maher Trigui, Abdelberi Chandoul, Roger Pelletier, Vincent Demers

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing and Materials Processing · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced materials and composites
Établissements canadiensNational Research Council CanadaÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaCentre québécois de recherche et de développement de l’aluminium
Mots-clésNitridingMaterials scienceSinteringMetallurgyLiquid phasePhase (matter)Layer (electronics)Composite materialChemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigated the effect of supersolidus liquid-phase sintering conditions on the powder particle bonding and the AlN-phase formation of an AlSi10Mg alloy. Sintering was conducted at temperatures between 550 and 579 °C, with a holding duration of 2 h under a nitrogen atmosphere. The sintering cycles included four heating segments, performed at rates ranging from 0.2 to 5 °C/min for a total of between 5 and 15 h, and a cooling segment performed at two different cooling rates, 0.15 and 5 °C/min, resulting in durations of 12 and 70 h, respectively. Three powder batches exhibiting different particle size distributions were tested. An X-ray diffractometer, optical microscopy, and scanning electron microscopy were used to characterize phase formation and particle bonding. The results show that higher sintering temperatures and faster heating/cooling rates led to a lower fraction of AlN. In contrast, lower sintering temperatures or slow heating promoted the development of a thicker AlN shell around powder particles, inhibiting the bonding of the AlSi10Mg powder and preventing densification via the sintering process. These findings suggest that sintering at temperatures between 570 and 575 °C, with heating and cooling rates of at least 2 °C/min, constitutes a more favorable window for the densification of AlSi10Mg under a nitrogen atmosphere.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,251 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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