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Enregistrement W1495230276 · doi:10.1002/9780470291320.ch4

Creep Behaviour of Plasma Sprayed Thermal Barrier Coatings

2008· book-chapter· en· W1495230276 sur OpenAlexaff
Reza Soltani, Thomas W. Coyle, J. Mostaghimi

Notice bibliographique

RevueCeramic engineering and science proceedings · 2008
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCreepMaterials scienceStress relaxationComposite materialThermal barrier coatingCubic zirconiaPorosityStress (linguistics)SinteringRaw materialCoatingCeramic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Engineers have always been concerned about the creep/sintering properties of thermal barrier materials, especially thermally sprayed zirconia coatings, which in the past few years have received exceptional attention. Under service conditions, the surface of these coatings is under compressive stress as a result of the high surface temperatures and steep thermal gradient. Stress relaxation occurs through mechanisms such as creep and sintering. Upon cooling, a new stress distribution develops, which may introduce cracks and reduce service life. In this work coatings from two different zirconia feedstocks (nanostructured and hollow sphere particles, HOSPTM) with 6–8 W t% Y2O3, as stabilizer, were prepared by air plasma spraying. By altering the process parameters of spraying, different amounts of porosity and non-melted particles were incorporated into the deposits. The creep strain and creep rate of these coatings were measured in four point flexure under a range of load and temperature levels. Results show that in spite of having almost the same rate of creep in the secondary stage (equal stress exponents, n), the total creep strain of coatings produced from nanostructured feedstock is lower than the coatings produced by the hollow sphere feedstock.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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