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Enregistrement W2179221707 · doi:10.1115/gt2008-50046

Wide Gap Braze Repair Using Vertically Laminated Repair Scheme

2008· article· en· W2179221707 sur OpenAlexaff
Doug Nagy, Xiao Huang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Temperature Alloys and Creep
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrazingMaterials scienceIntermetallicSuperalloyMetallurgyMicrostructureAlloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Repair of after-service gas turbine hot section superalloy components provides considerable saving in life-cycle cost of engines. Whereas a number of methods have been used in the past to repair these superalloy components, wide gap brazing technology has provided a practical alternative to repair difficult-to-weld alloys with substantial damages. In this paper, the historical development of wide gap repair technologies is reviewed first. Subsequently, the recent development in utilizing vertically laminated structure to repair large and deep gap (up to 16 mm) in one brazing cycle will be discussed. The microstructure resulted from this repair scheme will be evaluated and compared to conventional wide gap braze with slurry and that of LPM™ process. It is observed that in conventional wide gap brazing with premixed slurry, the presence of intermetallic compounds can be effectively reduced by reducing the ratio of braze alloy to gap filler which however, also contributes to the increased occurrence of macroscopic voids in the wide gap joint. The LPM™ method, on the other hand, can achieve a macroscopically void-free repair of gap (up to 6 mm) and minimize the formation of intermetallics. By using a vertically laminated repair scheme it is shown that the process is able to repair a deeper gap (up to 16 mm) with no macroscopic defects and reduced intermetallic compounds.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,748
Score d'incertitude au seuil0,685

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,197 · 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'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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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