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Enregistrement W1990350286 · doi:10.5539/apr.v1n1p2

The Effect of DC Plating Parameters on the Composition and Morphology of Silver-copper Alloy

2009· article· en· W1990350286 sur OpenAlexvenueno aff
C. Shanthi, S. Barathan, Rajasrisen Jaiswal, Ramanathan Arunachalam

Notice bibliographique

RevueApplied Physics Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAll India Council for Technical Education
Mots-clésMaterials scienceAlloyCopperPlating (geology)Morphology (biology)Composition (language)MetallurgyCopper platingComposite materialElectroplatingPhysicsLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research attempts to optimize the parameters for DC plating of silver on silver alloy of two differentcompositions namely 50% and 75% silver alloy. In the Silver –copper alloy, the surface morphology and compositionof the electro deposit are influenced by current density, silver concentration in the bath, applied current type andaddition of additive. It has been found that concentration of silver in silver alloy has an effect in weight electrodeposited over cathode in DC plating. The surface morphology is studied by taking SEM micrograph for thetwo different compositions of silver alloy and grain size is measured using XRD analysis. Higher the purity of silver,finer is the grain size. It has been observed that with the increase of silver in the sample, the amount of silverdeposited, hence the thickness of the deposit varies for the same current and voltage settings.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,216

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,263 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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