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Enregistrement W2087362654 · doi:10.1179/174327809x456996

Cellular automaton model for simulation of metastable pitting

2010· article· en· W2087362654 sur OpenAlexaff
L Li, Xiaogang Li, Chaofang Dong, Y. Frank Cheng

Notice bibliographique

RevueCorrosion Engineering Science and Technology The International Journal of Corrosion Processes and Corrosion Control · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueHydrogen embrittlement and corrosion behaviors in metals
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCellular automatonMetastabilityPitting corrosionMaterials scienceDiffusionCurrent densityRange (aeronautics)Work (physics)MetallurgyCorrosionThermodynamicsMechanicsChemistryComposite materialPhysicsComputer scienceAlgorithm

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As a new simulation method, cellular automata (CA) approach had been used in a number of areas, including electrochemistry and corrosion science research. In this work, a probability CA model was developed to simulate the growth of metastable pits. The simulation imaged the morphology of the pit and calculated the time dependences of pitting current and pitting current density. Results demonstrated that the CA approach is capable of simulating corrosion pit in terms of the pit morphology and pit growth kinetics. During growth of a hemispherical metastable pit controlled by diffusion, the time dependence of pitting current follows I = f(t2) law. Furthermore, it is determined that, for the simulation results to be consistent with the experimental results, an optimal range for variable d should be 0·1–0·25.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,255
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations10
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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