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Enregistrement W2159728429 · doi:10.1149/1.1856915

Sono-Immersion Deposition on Magnesium Alloy

2005· article· en· W2159728429 sur OpenAlexaff
Lianxi Yang, B. Luan, Woo‐Jae Cheong, David W. Shoesmith

Notice bibliographique

RevueJournal of The Electrochemical Society · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMagnesiumMaterials scienceMagnesium alloyCoatingMetallurgyDissolutionCorrosionCopperImmersion (mathematics)ElectrochemistryDielectric spectroscopyCathodic protectionPlasma-immersion ion implantationDeposition (geology)Scanning electron microscopeElectrodeChemical engineeringComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coating is a viable way to improve the corrosion resistance of magnesium alloys for aerospace and automotive applications. This paper presents the acoustic effect on the copper immersion coating of AZ91 magnesium alloy. Electrochemical impedance spectroscopy and open-circuit potential measurements were conducted to characterize the copper immersion-coating processes. The surface morphology changes of the copper immersion coatings obtained with and without sonication were examined using scanning electron microscopy. All experimental results have clearly demonstrated a significant increase of surface coverage on magnesium alloy. Data analysis indicated that formation of a surface film on the uncoated magnesium area during immersion coating under nonsonicated condition restrained magnesium dissolution which, in turn, limited the deposition process. The application of sonication induced asymmetric cavitations at the interface and efficiently destroyed or prevented the formation of a surface film. As a result, the anodic reaction (magnesium dissolution) was maintained to provide a continuous driving force for cathodic copper reduction and deposition, hence increasing the surface coverage. © 2005 The Electrochemical Society. All rights reserved.

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,211 · 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

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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