MétaCan
Menu
Retour à la cohorte

Abrasive Wear Mechanism in Near-Nano and Microstructured WC-Cobalt Coatings

2012· article· en· W2055373474 sur OpenAlexaff
Abdul Mateen, Tahir I. Khan

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced materials and composites
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceAbrasiveCoatingBrittlenessComposite materialSurface roughnessNano-Surface finish

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abrasive wear mechanism in HVOF sprayed near-nano and microstructured WC-17wt.%Co coatings was studied. The crack propagation mechanism shows that it propagates only through cobalt matrix in the case of near-nanostructured coatings while both trans-granular and intergranular crack propagation was observed in the microstructured coatings. SEM images show a relatively ductile failure mechanism in the near-nanostructured coating, while a brittle failure mechanism dominated in the microstructured coating. AFM images show that the worn surface is smooth in near-nanostructured coatings with an average roughness value of 19 nm, while the roughness on the microstructured coating worn surface was recorded at 83 nm. Further, the wear debris formed on the near-nanostructured coated surface was mostly spherical and finer, whereas this was irregular and coarser in the microstructured counterpart. The wear behaviour suggested a lower wear rate in the near-nanostructured coatings than the microstructured coating. This was further confirmed by abrasive wear tests results.

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)0,000
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 enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,828

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,183
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueApplied Mechanics and MaterialsMême sujetAdvanced materials and compositesTravaux en français237 207