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Record W2907121037

Effets de la concentration en magnésium dans les alliages d'Al-Mg sur la fabrication additive par soudage ultrasons

2018· article· fr· W2907121037 on OpenAlexfundno aff
Jean Nicolas Rousseau

Bibliographic record

VenueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2018
Typearticle
Languagefr
FieldEngineering
TopicAluminum Alloy Microstructure Properties
Canadian institutionsnot available
FundersMitacs
KeywordsMaterials science
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La fabrication additive par soudage ultrasons joint de minces feuillards entre eux par le biais de soudures ultrasoniques continues. Puisque ce procédé donne naissance à des composantes qui possèdent des propriétés mécaniques étroitement liées au métal d’apport, le choix des feuillards utilisés est déterminant. Les trois alliages étudiés dans ce projet sont le 5005, 5052 et 5056. Ils possèdent des concentrations respectives en magnésium de 0,8, 2,4 et 4,9 % massique qui augmente rapidement leurs propriétés mécaniques. L’impact de la concentration de cet élément d’alliage a été caractérisé sous plusieurs aspects : la déformation des feuillards, de l’énergie de soudage, des joints produits, des propriétés mécaniques dans les différentes directions de construction et de la microstructure aux interfaces. La résistance mécanique des joints produits est corrélée à l’énergie de soudage, où les effets principaux sont dominés par la température de préchauffe, la vitesse d’avance et l’amplitude d’oscillation. La hausse énergétique est favorisée via la réduction de la vitesse de soudage et de l’augmentation de l’amplitude, menant à des joints plus solides, mais diminuant les propriétés mécaniques dans les autres directions de construction. Les diverses composantes produites ont révélé des propriétés anisotropes, conséquence du procédé et de l’utilisation de feuillards écrouis. Comparativement au matériel de base, des résistances en traction aussi élevées que 105 % selon la direction longitudinale (X), 100 % dans la direction transversale longue (Y) et 45 % dans la direction de déposition (Z) ont été obtenues. Les allongements maximaux observés sont aussi élevés que 25 % en X et 7 % en Y pour certaines conditions évaluées. En revanche, l’alliage 5056 ne permet pas la production de soudures adéquates. Des traces résiduelles d’oxydes en surface sur de larges zones non déformées sont visibles ainsi qu’une augmentation de dureté significativeaux interfaces comparativement auxautres alliages.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Bench or experimental · Consensus signal: Bench or experimental
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.002
Threshold uncertainty score0.008

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.004
GPT teacher head0.178
Teacher spread0.174 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designBench or experimental
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2018
Admission routes1
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