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Enregistrement W2069745686 · doi:10.2320/matertrans.46.2169

Effect of Zincate Treatment on Adhesion of Electroless Ni–P Plated Film for 2017 Aluminum Alloy

2005· article· en· W2069745686 sur OpenAlexaff
Makoto Hino, Koji Murakami, Minoru HIRAMATSU, Keiko Chen, Atsushi Saijo, Teruto Kanadani

Notice bibliographique

RevueMATERIALS TRANSACTIONS · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensImperial Metals (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZincateAdhesionMaterials scienceSubstrate (aquarium)AluminiumZincAlloyPlating (geology)MetallurgyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present authors have investigated the changes in adhesion of electroless Ni–P plated films on an aluminum alloy substrate (JIS A2017P-T3, Al–4 mass%Cu) from the viewpoint of the preceding zincate treatment and the subsequent heat treatment. The precipitation state of zinc and adhesion of Ni–P plated film differed with the number of zincate treatments. Without zincate treatment, some of the Ni–P plated film peeled off during the plating process, and the film obtained after the single zincate treatment also showed poor adhesion to the substrate. The highest adhesion was obtained by the double zincate treatment, and the triple zincate treatment resulted in a poorer adhesion. Existence of aluminum at the surface of the zincate film was shown to be necessary to obtain higher adhesion of the Ni–P plated film, on the other hand, excess zinc obtained by the triple zincate caused lower adhesion. Interdiffusion of aluminum and nickel between the Ni–P plated film and the substrate through the medium of zincate film with an appropriate thickness is thought to promote strong bond between the Ni–P plated film and the substrate.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations38
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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