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Record W3153778706 · doi:10.82308/20751

A grand potential based multi-phase field model for alloy solidification

2017· article· en· W3153778706 on OpenAlexaboutno aff
Kaushik Shampur

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2017
Typearticle
Languageen
FieldMaterials Science
TopicSolidification and crystal growth phenomena
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPhase (matter)Field (mathematics)AlloyMetallurgyMaterials sciencePhysicsMathematics

Abstract

fetched live from OpenAlex

La capacité à modéliser des transitions de phase dans des alliages complexes (c'est-à- dire multicouches et multiphases), de manière précise, efficace et accessible est impor- tante dans la science des matériaux. Cette thèse dérive un nouveau modèle qui étend le modèle quantitatif de solidification polycristalline d'Ofori-Opoku et al [3] au cas de multiples composantes et phases d'alliage à travers une description fonctionnelle de grand potentiel. Ici, la solidification est décrite par un ensemble de paramètres d'ordre décrivant des phases solides et un ensemble de potentiels chimiques décrivant des composantes de soluté. La solidification d'une phase solide est entraînée par la grande différence de potentiel entre celle-ci et le liquide, étendue ici à l'ordre quadra- tique dans la différence de potentiel chimique (par rapport à l'équilibre) de chaque soluté, c'est-à-dire sa sursaturation. Ceci nous permet de modéliser à la fois des con- ditions de solidification proches et lointaines et de faire facilement le contact avec des théories de champ de phase monocristalline quantitatives précédentes dans la littérature. Les fluctuations thermiques de la théorie sont traitées par le bruit stochastique, une caractéristique importante pour la modélisation de la nucléation multi-phase de façon autonome. Travailler dans le grand ensemble canonique traite l'évolution du paramètre d'ordre et du potentiel chimique comme un processus couplé, unique par rapport aux méthodes traditionnelles. Le découplage complet de tous les champs de diffusion et de paramètres d'ordre est ainsi obtenu à l'équilibre, ce qui permet de régler facilement l'énergie d'interface solide-liquide ou solide-solide indépendamment de la distribu- tion de soluté à travers une interface, Calculs à l'échelle. Les équations de diffusion chimique dans le modèle sont augmentées par un flux non-variationnel, appelé anti- piégeage dans chaque espèce de soluté. Ces flux fictifs sont utilisés dans la littérature dans certaines théories de champ de phase pour corriger les effets parasites parasites parasites causés par l'utilisation d'une interface diffuse, ce qui est fait uniquement pour l'opportunité numérique. Nous démontrons son fonctionnement de notre modèle dans la limite d'un système d'alliage eutectique à deux composants simulé avec un raffinement en maillage adaptatif dynamique 2D. Des simulations et des mesures lamellaires eutectiques de référence sont d'abord effectuées. Ensuite, on examine la nucléation et la croissance homogènes en deux phases. Dans la limite des interfaces de quasi-équilibre (cinétique d'interface nulle), nous illustrons la mise à l'échelle en deux phases de la croissance du grain qui est indépendante de la barrière de nucléation.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Science and technology studies
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 score0.186
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0030.000
Scholarly communication0.0000.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

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 head0.055
GPT teacher head0.305
Teacher spread0.250 · 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 teacher head, not a consensus.

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

Citations6
Published2017
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