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Enregistrement W2099530114 · doi:10.5006/1.3299245

Electrochemical Behaviors of Quad-Layer Aluminum Brazing Sheet Composite for Automotive Applications

2004· article· en· W2099530114 sur OpenAlexaff
Qimin Shi, Feng Liang, Brian Cheadle

Notice bibliographique

RevueCORROSION · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensFord Motor Company (Canada)
Organismes subventionnairesAlcoa
Mots-clésBrazingMaterials scienceCorrosionGalvanic cellAlloyMetallurgyGalvanic corrosionLayer (electronics)ZincAluminiumElectrochemistryComposite materialElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The cross-sectional depth corrosion potential profiles for a quad-layer aluminum brazing sheet composite AA4045/ 7072/3003/4045 (UNS A94045/A97072/A93003/A94045) in both the pre- and post-brazed forms have been established using ASTM G69-97 standard test method. Galvanic corrosion behaviors between the AA7072 (UNS A97072) layer and the nonzinc-containing AA3003 core alloy and AA4045 clad alloy also have been investigated in ASTM G69-97 solution by galvanic current measurement method. The effect of zinc and other major alloying elements on the corrosion potential was analyzed. The electrochemical studies show that there are significant potential differences (≥100 mV) and galvanic currents (~2 to 8 × 102 μA/cm2) between the AA7072 layer and the other nonzinc-containing core and clad layers both before and after brazing. A zinc-containing AA7072 layer appears to be able to provide a sacrificial protection to both core alloy AA3003 and high-silicon braze clad layers such as AA4045 in ASTM G69-97 solution. The zinc distribution across the brazing sheet material was derived from the relative corrosion potential measurements. The distribution of zinc within the material can be related to the diffusion of zinc during the brazing process.

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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 GPT0,266
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations18
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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