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Enregistrement W4414305344 · doi:10.1016/j.mtadv.2025.100622

Evolution of hierarchical microstructures in Cu–Fe immiscible alloy driven by liquid-state mixing

2025· article· en· W4414305344 sur OpenAlexafffund
Shadab Sarmast-Ghahfarokhi, J.G. Lopes, S.S. Dash, J.P. Oliveira, Yongjin Zou, Michael J. Benoit, Y. Zhou

Notice bibliographique

RevueMaterials Today Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSolidification and crystal growth phenomena
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInternational Zinc AssociationNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsMcMaster University
Mots-clésMicrostructureAlloyPhase (matter)Morphology (biology)HomogeneousMixing (physics)Dilution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Copper–iron (Cu–Fe) immiscible alloys are known for their potential to form hierarchical microstructures with superior mechanical properties under rapid solidification conditions. However, the formation of these microstructures during Cu/Fe melting and mixing—typically occurring in processes such as arc- and laser-induced melting‒remains poorly understood, despite its relevance to the integration of structural materials across various industries. This study showed that hierarchical and homogeneous microstructures in Cu–Fe alloys can be tailored in situ with two distinct regimes governed by the degree of Fe dilution through non-equilibrium solidification. In the high-Fe content sample, phase separation during the liquid state, followed by Marangoni-driven motion, led to the formation of a hierarchical structure comprising DO 3 -ordered Fe-rich particles with embedded Cu-rich grains, along with uniformly distributed L1 2 nanoparticles. In contrast, the low-Fe sample exhibited more uniformly dispersed, smaller DO 3 -ordered Fe-rich particles with a lower number density, along with dispersed L1 2 nanoprecipitates. The formation of such microstructures, including Cu/DO 3 Fe-rich particles and L1 2 nanoprecipitates, was primarily governed by surface energy–driven mechanisms and solute trapping under rapid cooling. These microstructures enhanced the local hardness and elastic modulus, primarily due to the increased number density of Fe-rich particles, highlighting their dominant role over size or morphology in strengthening Cu–Fe alloys. This study provides new insights into the microstructural evolution of immiscible alloy systems. The findings offer a foundation for microstructural tailoring to enhance mechanical performance and expand the potential applications of Cu–Fe alloy systems in advanced engineering technologies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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