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Enregistrement W2073931676 · doi:10.1115/1.4003962

Wide Gap Braze Repair of Gas Turbine Blades and Vanes—A Review

2011· article· en· W2073931676 sur OpenAlexaff
Xiao Huang, Warren Miglietti

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering for Gas Turbines and Power · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuperalloyBrazingGas turbinesLimitingOriginal equipment manufacturerTurbineService lifeDamage toleranceService (business)Mechanical engineeringComputer scienceMaterials scienceEngineeringMetallurgyMicrostructureAlloyBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas turbine blades and vanes in modern gas turbines are subjected to an extremely hostile environment. As such, sophisticated airfoil designs and advanced materials have been developed to meet stringent demands and at the same time, ensure increased performance. Despite the evolution of long-life airfoils, damage still occurs during service thus limiting the useful life of these components. Effective repair of after-service components provides life-cycle cost reduction of engines, and as well, contributes to the preservation of rare elements heavily used in modern superalloys. Among these methods developed in the last four decades for the refurbishment and joining of superalloy components, wide gap brazing (WGB) technology has been increasingly used in the field owing to its ability to repair difficult to weld alloys, to build up substantially damaged areas in one operation, and to provide unlimited compositional choices to enhance the properties of the repaired region. In this paper, the historical development of wide gap repair technology currently used in industry is reviewed. The microstructures and mechanical properties of different WGB joints are compared and discussed. Subsequently, different WGB processes employed at major OEMs are summarized. To conclude this review, future developments in WGB repair of newer generations of superalloys are explored.

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 enseignants0,158
Score d'incertitude au seuil0,449

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,251
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations83
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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