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Enregistrement W1990338007 · doi:10.1179/026708301773002950

Effect of heat treatment on age hardening behaviour of electroless nickel–phosphorus coatings

2001· article· en· W1990338007 sur OpenAlexaff
Reza Taheri, I. N. A. Oguocha, S. Yannacopoulos

Notice bibliographique

RevueMaterials Science and Technology · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNickelCoatingMetallurgyDifferential scanning calorimetryPhosphorusHardening (computing)AlloyPrecipitationPrecipitation hardeningChemical engineeringLayer (electronics)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Electroless nickel–phosphorus (EN) coatings have been widely used in various industries such as oil, gas, electronic, chemical, automotive, aerospace, and mining. The EN coating process is based on a redox reaction in which a reducing agent is oxidised and Ni2+ ions are reduced on the substrate materials. Once the first layer of Ni is deposited, it acts as a catalyst for the process. Consequently, a linear relation between coating thickness and time usually occurs. If the reducing agent is sodium hypophosphite, the deposit obtained will be a nickel–phosphorus alloy. Also, the actual nickel and phosphorous levels in the EN deposit depend on the composition, temperature, and pH of the plating bath used. In this work, three types of EN coatings have been studied: low, medium, and high phosphorus Ni–P alloys. The techniques used were: differential scanning calorimetry (DSC), SEM, and hardness measurements. Heat treatment resulted in precipitation of nickel phosphides, e.g. Ni3P, and nickel crystallites. Thus, the phosphorus content of the coating was reduced. The results of isochronal age hardening showed that the peak age hardening temperature for the three EN coatings occurred at ∼673 K. However, the time to reach peak hardness during isothermal heat treatment at 593 K varied with phosphorus content. Also, it was found that the temperatures at which peak precipitation reactions occur during DSC scan are influenced by phosphorus content.

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)0,001
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations27
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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