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Record W985159041 · doi:10.1522/030146750

Investigation and characterization of fluidity and microstructure of recycled AL-B4C materials /

2010· book· en· W985159041 on OpenAlexfundno aff
Cangji Shi

Bibliographic record

Venuenot available
Typebook
Languageen
FieldEngineering
TopicAluminum Alloys Composites Properties
Canadian institutionsnot available
FundersNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
KeywordsCharacterization (materials science)MicrostructureMaterials scienceComposite materialNanotechnology

Abstract

fetched live from OpenAlex

Ces dernières années, les composites à matrice métallique (CMM) AI-B4C ont été de plus en plus utilisés comme composants absorbeur de neutrons dans l'industrie nucléaire. Au cours des procédés de fabrication, le processus de déchets de la fonderie et des procédés de transformation (extrusion et de laminage) peut atteindre 50 à 60% du total des matériaux produits. Alors, la nécessité de recycler les composites à matrice métallique AI-B4C devient plus urgent d'atteindre les objectifs environnementaux et de réduire le coût de production. La refusions est une méthode prometteuse de recyclage des rebuts de fabrication en raison de sa simplicité. Pour le processus de coulée de métal liquide, une bonne fluidité est une condition nécessaire afin que les matériaux soient recyclé en utilisant la méthode de refusion. Les caractéristiques de renfort, tels que la taille, la forme et la fraction volumique de particules de céramique ont un effet direct sur la fluidité de composites à base d'Al. En outre, les agglomérats de particules, les ségrégations et dispersion des particules, la présence de films d'oxyde, et l'apparition de la réaction induite par des particules influence les comportements fluidifiant du composite liquide. L'étude présentée dans ce mémoire porte sur l'évolution de la fluidité de rebuts d'Al-B4C recyclés. Dans ce projet, l'évolution de la fluidité des billettes coulées et et des plaques extrudées du composite Al-10 vol.% B4C, ainsi que lingots et tôles laminées du composite Al-16 vol.% B4C est étudiée par des tests de fluidité sous vide. Afin de comprendre les différents matériaux, une évolution micro structurales des matériaux d'origine, des échantillons prélevés des creusets, ainsi que des échantillons de fluidité avec le temps de maintien est analysé par des microscopes optique et électronique. La morphologie et la distribution des particules de B4C, ainsi que les produits de réaction dans ces échantillons sont quantitativement caractérisées par d'analyseur d'images. De plus, l'influence de la microstructure sur le comportement fluidifiant de ces matériaux est discutée. En outre, les méthodes de caractérisation micro structurale des composites Al- B4C sont développées et présentées dans ce travail de recherche. Les méthodes ont été appliquées avec succès pour décrire et analyser quantitativement la fraction volumique des particules, la distribution, l'agglomération des particules et la fraction volumique effective. En général, les techniques d'analyse d'images sont introduites pour des mesures quantitatives ultérieures sur des particulesII distinctes. Un paramètre d'homogénéité P appropriées pour la caractérisation de l'homogénéité de distribution est proposé être le rapport de la variance de la distribution des zones de cellules sur la variance correspondantes obtenues à partir d'une distribution aléatoire des particules avec la même quantité de particules. Les agglomérats de particules sous forme de clusters et réseaux induite par les films d'oxyde sont identifiés. Et la fraction volumique effective des particules est introduite afin de refléter la résistance à l'écoulement de la ségrégation et l'agglomération dans une microstructure CMM. Les résultats montrent que la fluidité des composites a matrice métallique AA6063-10vol.% B4C, coulées ou extrudées diminue quel l'augmentation du temps de maintien. La baisse de la fluidité des billettes coulées est beaucoup plus rapide que celle des plaques extrudées au cours de la période de maintien du métal liquide (8.5 h). Les microstructures des matériaux de récupération, en forme de billettes et de plaques extrudées, sont très différentes. L'extrusion peut considérablement améliorer l'uniformité de la microstructure. On croit que cette différence microstructure à une influence significative sur les particules et sur le comportement à l'écoulement du composite refondu. Au cours de la refusions et de maintien, la distribution des particules solides des billettes coulées devient plus mauvais que celle des plaques extrudées, séchant que les particules issues des réactions s'attachent et se rapprochent particules B4C, le qui indique une forte tendance à former des agrégats. Alors, cela provoque une diminution rapide de la fluidité. D'autre part, les plaques extrudées (rapport d'extrusion: 22:1) montrent une distribution plus uniforme des particules et moins agglomérats des particules, ce qui induit un maintien d'une bonne fluidité. Dans les composites a matrice métallique AA1100-16 vol.% B4C, la fluidité des tôles laminées est légèrement plus élevé que celle de l'lingot coulés au début de la refusions. Avec le temps de maintien, la fluidité des tôles laminées et lingots coulés diminuait de façon significative. Lors du prolongement du temps de jusqu'à 150 min, la fluidité des tôles laminées est plus ou moins la mêmes que celle les lingots coulés. Au début de refusions, les tôles laminées ont montre une meilleure homogénéité de la répartition des particules, que les lingots coulés en raison de l'effet de l'uniformité de la déformation par laminage. Le pendant, en raison d'une sévère déformation du laminage à chaud (97% taux de réduction), la couche protectrice TiB2 autour des surfaces B4C dans les tôles laminées est sérieusement endommagée. Avec une longue période de maintien, la fraction volumique effective des tôles laminées augmente plus rapidement du à une sévère réaction interraciale et une tendance à l'agglomérat des particules. En conclusion, cela conduit à une rapide détérioration de la fluidité au cours de la période de maintien.

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 score0.002
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
Bibliometrics0.0010.000
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 head0.008
GPT teacher head0.170
Teacher spread0.162 · 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
Published2010
Admission routes1
Has abstractyes

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