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J-GLOBAL ID：201902281144925040   整理番号：19A1576479

金属ガラスマトリックス複合材料における降伏を予測する半経験的モデル【JST・京大機械翻訳】

A semi-empirical model for predicting yielding in metallic glass matrix composites

著者 (7件)： Li H.Y. (College of Materials Science and Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China) ,  Qiao J.W. (College of Materials Science and Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China) ,  Qiao J.W. (Key Laboratory of Interface Science and Engineering in Advanced Materials, Ministry of Education, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China) ,  Wang Z. (College of Materials Science and Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China) ,  Shi X.H. (College of Materials Science and Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China) ,  Yang H.J. (College of Materials Science and Engineering, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China) ,  Wu Y.C. (Key Laboratory of Interface Science and Engineering in Advanced Materials, Ministry of Education, Taiyuan University of Technology, Taiyuan 030024, China)
資料名： Scripta Materialia  (Scripta Materialia)
巻： 170  ページ： 71-75  発行年： 2019年 
JST資料番号： B0915A  ISSN： 1359-6462  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 巨視的降伏は構造応用において本質的に重要である。本研究では,混合則(RoM)に基づくwisom半経験的モデルを提案し,その場金属ガラスマトリックス複合材料(MGMCs)における降伏強度を予測した。本モデルは,種々のデンドライト強化MGMCsの降伏強度を成功裏に予測するだけでなく,異なるシステムを有するバイメタル合金または複合材料においても検証できる。金属材料における比強度とせん断速度の間の定量的関係を確立した。それは軽量で高強度のMGMCsの開発のための指針を提供する。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 樹枝状結晶 ,  混合則 ,  *金属ガラス ,  降伏強さ ,  *降伏 ,  バイメタル ,  剪断帯 ,  金属材料 ,  合金 ,  剪断速度 ,  *複合材料
準シソーラス用語： 高強度 ,  軽量 ,  比強度 ,  経験モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 金属ガラスマトリックス複合材料 ,  降伏 ,  機械的性質 ,  強化 ,  せん断帯

分類 (2件)： 機械的性質  (WB02030U) ,  分散強化合金  (WE04030R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 金属ガラス ,  マトリックス ,  複合材料 ,  降伏 ,  予測 ,  経験的モデル