легування

PREDICTING THE MICROHARDNESS OF ALUMINA-BASED CERAMICS USING MACHINE LEARNING METHODS

To mitigate the substantial labor, time, and material costs associated with laboratory testing, this study proposes predicting the microhardness of Al2O3-based ceramics using machine learning methods. A database was compiled from a comprehensive analysis of literature to predict the properties of alumina ceramics. The input variables include chemical composition, density, sintering temperature, and dwell time for alumina ceramics doped with ZrO2, ZrO2−Y2O3, CeO2, MgO, CaO, and SrO.

Особливості захисту прав неповнолітніх професійних спортсменів у антидопінгових спорах

Стаття присвячена дослідженню особливостей захисту прав неповнолітніх про­фесійних спортсменів під час розгляду спорів, пов’язаних з порушенням антидопінгових правил. Актуальність дослідження зумовлена поширенням випадків позитивних тестів на допінг серед неповнолітніх професійних спортсменів, що викликає занепокоєння, адже, зважаючи на ризик маніпуляцій з боку тренерів, представників закладів фізичної культури і спорту, батьків та інших осіб, такі спортсмени особливо потребують захисту.

Точкові дефекти та фізико-хімічні властивості кристалів у системі Pb-Bi-Te

У рамках кристалоквазіхімічного формалізму уточнено моделі точкових дефектів кристалів у системі Pb-Ві-Te з урахуванням амфотерної дії домішки в легованому вісмутом плюмбум телуриді PbTe:Bi та розглянуто механізми утворення твердих розчинів РbТе-ВіТе і РbТе-Ві2Те3. Розраховано залежності холлівської концентрації та концентрації точкових дефектів від складу і початкового відхилення від стехіометрії в основній матриці.