Quantitative Precipitate Analysis of an Age-Hardenable Aluminium Alloy Using a Deep Learning Approach
- Mechanical properties of metals and their alloys are strongly governed by their microstructure. The nanometer-sized precipitates in hardenable wrought aluminium alloys, which can be controlled by heat treatment, act as obstacles to dislocation movement within the material and are critical to the mechanical performance of the component, in this case a radial compressor wheel of a ships’ engine. TEM-based image analysis is essential for the study to investigate the microstructural changes (precipitation coarsening) that occur as a result of ageing at elevated temperatures.
Autor*innen: | Ghezal Ahmad Jan Zia |
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Koautor*innen: | Benjami Moreno Torres, Birgit Skrotzki, Bernd Bayerlein |
Dokumenttyp: | Posterpräsentation |
Veröffentlichungsform: | Präsentation |
Sprache: | Englisch |
Jahr der Erstveröffentlichung: | 2022 |
Organisationseinheit der BAM: | 8 Zerstörungsfreie Prüfung |
8 Zerstörungsfreie Prüfung / 8.0 Abteilungsleitung und andere | |
DDC-Klassifikation: | Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeiten |
Freie Schlagwörter: | Aluminium Alloy; Deep Learning; TEM Image |
Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Material |
Material / Materialdesign | |
Veranstaltung: | MSE 2022 |
Veranstaltungsort: | Darmstadt, Germany |
Beginndatum der Veranstaltung: | 27.09.2022 |
Enddatum der Veranstaltung: | 29.09.2022 |
URL: | https://dgm.de/mse/2022/ |
Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei im Netzwerk der BAM verfügbar ("Closed Access") |
Datum der Freischaltung: | 11.10.2022 |
Referierte Publikation: | Nein |