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Enregistrement W6976437340 · doi:10.60692/0txt4-nkq08

Effect of Dispersoids and Intermetallics on Hardening the Al-Si-Cu-Mg Cast Alloys

2021· article· en· W6976437340 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueGreater South Information System · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Arborization and Environmental Studies
Établissements canadiensUniversité du Québec à Chicoutimi
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlloyIntermetallicUltimate tensile strengthHardening (computing)Work hardeningAluminiumTensile testingPrecipitation hardeningGrain size

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The principal aim of the present research work was to compare the role of dispersoids Al2O3 (∼15 μm average particle size) and SiC (∼15 μm average particle size) with that offered by Zr- and Ni-based intermetallics (∼35–70 μm average particle size) on the hardening of cast aluminum 354 alloy (9.1% Si, 0.12% Fe, 1.8% Cu, 0.008% Mn, 0.6% Mg, and 87.6% Al) at ambient temperature. There is no observable poisoning effect on the refinement of grain size after the addition of Zr to the alloys investigated in this study. The tensile test results were examined in light of the microstructural features of the corresponding alloy samples. The contribution of the added dispersoids or Ni and Zr alloying elements on the tensile properties of the 354 alloys was determined employing ∆P plots (where P = Property, UTS, YS, or %El), using the base alloy (in the as-cast condition) as a reference point. The tensile results were supported by investigating the precipitation-hardening phases using scanning and transmission electron microscopy as well as examining the fracture surfaces of selected conditions applying field emission scanning electron microscopy. The results show that, in all cases, Al2Cu phase is the main hardening agent. The contribution of about 1.5 vol% of SiC or Al2O3 to the strength of the base alloy is higher than that offered by Zr- and Ni-based intermetallics, under the same aging treatment.

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)0,000
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,175 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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