已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

Thermodynamically Guided Improvement of Fe–Mn–Al–Ni Shape‐Memory Alloys

形状记忆合金 材料科学 假弹性 奥氏体 合金 纳米压痕 冶金 理论(学习稳定性) 微观结构 马氏体 计算机科学 机器学习
作者
Alexander Walnsch,André Bauer,J. Freudenberger,Katharina Freiberg,Christina Wüstefeld,Malte Vollmer,Stephanie Lippmann,Thomas Niendorf,Andreas Leineweber,Mario J. Kriegel
出处
期刊:Advanced Materials [Wiley]
卷期号:36 (5): e2306794-e2306794 被引量:11
标识
DOI:10.1002/adma.202306794
摘要

Abstract A microstructural informed thermodynamic model is utilized to tailor the pseudoelastic performance of a series of Fe–Mn–Al–Ni shape‐memory alloys. Following this approach, the influence of the stability and the amount of the B 2‐ordered precipitates on the stability of the austenitic state and the pseudoelastic response is revealed. This is assessed by a combination of complementary nanoindentation measurements and incremental‐strain tests under compressive loading. Based on these investigations, the applicability of the proposed models for the prediction of shape‐memory capabilities of Fe–Mn–Al–Ni alloys is confirmed. Eventually, these thermodynamic considerations enable the guided enhancement of functional properties in this alloy system through the direct design of alloy compositions. The procedure proposed renders a significant advancement in the field of shape‐memory alloys.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
YZChen完成签到,获得积分10
1秒前
隐形曼青应助eric采纳,获得10
3秒前
华仔应助111采纳,获得30
3秒前
liny发布了新的文献求助10
3秒前
泊頔给泊頔的求助进行了留言
3秒前
xxd发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
5秒前
文LL发布了新的文献求助10
5秒前
times发布了新的文献求助10
5秒前
暮离完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
7秒前
8秒前
8秒前
9秒前
张雅茹发布了新的文献求助10
10秒前
核桃发布了新的文献求助10
10秒前
阔落发布了新的文献求助10
10秒前
Wangxiyao发布了新的文献求助10
10秒前
周雪艳发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
JamesPei应助听听看采纳,获得10
12秒前
12秒前
NancyDee发布了新的文献求助10
13秒前
eric发布了新的文献求助10
14秒前
SciGPT应助BioRick采纳,获得10
15秒前
Jocelyn_发布了新的文献求助10
15秒前
15秒前
16秒前
橘猫完成签到 ,获得积分10
17秒前
能用就行发布了新的文献求助10
17秒前
李健的小迷弟应助萧拾壹采纳,获得10
17秒前
molihuakai应助wheatwhale采纳,获得10
17秒前
科研通AI6.4应助times采纳,获得10
17秒前
xiaoshuwang发布了新的文献求助10
18秒前
核桃发布了新的文献求助30
21秒前
21秒前
mia发布了新的文献求助10
22秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
48V Low-voltage Power Distribution Network (PDN) Architecture Industry Report, 2024 800
Fundamentals of Pharmaceutical and Biologics Regulations: A Global Perspective, Second Edition 700
Direct and Iterative Linear System Solvers 500
Plato's Parmenides. A Constructive Reading 500
Vander's Renal Physiology第10版 500
Poetics of Cognition 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 内科学 物理 复合材料 催化作用 细胞生物学 无机化学 光电子学 物理化学 电极 基因
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 7304052
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8922104
关于积分的说明 18900578
捐赠科研通 6967548
什么是DOI,文献DOI怎么找? 3212051
关于科研通互助平台的介绍 2380866
邀请新用户注册赠送积分活动 2189258