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Materiales compuestos de matriz aleación de aluminio-silicio como alternativa en la fabricación de motores de combustión interna para la reducción de combustible

2019· article· es· W2971988348 on OpenAlexaff
Gustavo López

Bibliographic record

VenueCiencia Digital · 2019
Typearticle
Languagees
FieldSocial Sciences
TopicMultidisciplinary Research Papers Compilation
Canadian institutionsPetro-Canada
Fundersnot available
KeywordsPhysicsHumanitiesMaterials scienceArt

Abstract

fetched live from OpenAlex

El presente artículo tiene por objetivo realizar un análisis entre los materiales de aleación aluminio-silicio, utilizados en la fabricación de blocks de motores de combustión interna, con los materiales compuestos de matriz metálica (MCMM); dando a conocer los problemas y beneficios que poseen las aleaciones de aluminio-silicio, al estar expuestos los cilindros del block a elevadas solicitaciones mecánicas con temperaturas que superan los 700 °C; así como las características y beneficios que presentarían los MCMM, si se los utilizaría en la manufactura de esta parte del motor. Además, se presenta, que los materiales compuestos de matriz aleación aluminio-silicio reforzada con materiales cerámicos, podrían ser una estrategia en el empleo de fabricación de blocks de motores, dando como resultado que la combinación razonada de la aleación aluminio-silicio con partículas cerámicas de carburo de silicio (SiC), para obtener el material compuesto (MC o composite), conjuga entre si propiedades de bajo peso, excelente transferencia de calor, alta resistencia a la tracción, gran tenacidad, resistente a procesos de desgaste y corrosión, lo que genera un alto rendimiento con un menor consumo de combustible. Un análisis entre las aleaciones de aluminio con los MCMM Al-Si reforzada con partículas cerámicas, muestran que los MC podrían ser una alternativa de material para la manufactura de blocks de automóviles, camiones y buses, ya que la característica del cerámico otorga estabilidad térmica al interior del cilindro, específicamente en la cámara de combustión (material no sufre de reblandecimiento), a elevadas temperaturas. La resistencia última y la dureza de un MCMM ANSI AA A359/SiC/20p-T6, con proceso de fabricación stir casting y colado por gravedad en molde de arena, es de 242 MPa y 120 HB; que respecto a una aleación de aluminio ANSI AA A356.0-T1, con proceso de fabricación en molde permanente, con valores de 207 MPa y 90 HB; muestra que el composite tiene mejores propiedades de resistencia y dureza, lo cual podría tener potenciales aplicaciones para la manufactura de todo tipo de blocks de motores de combustión interna, lo cual, si estos materiales pudieran ser utilizados, la reducción de combustible como objetivo, sería beneficioso para el impacto ambiental.

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)0.000
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 score0.001
Threshold uncertainty score0.004

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
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)0.0010.000

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 head0.016
GPT teacher head0.347
Teacher spread0.331 · 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
Published2019
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