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Enregistrement W2273826324 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2012p0515

Cold-Sprayed WC-Ni-Cu MMC Coatings with Improved Hardness

2012· article· en· W2273826324 sur OpenAlexaff
N. Melendez, André McDonald, G. Fisher

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced materials and composites
Établissements canadiensAlberta InnovatesUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceVickers hardness testTungsten carbideMetallurgyScanning electron microscopeIndentation hardnessGas dynamic cold sprayDecarburizationCopperRockwell scaleTungstenCoatingComposite materialMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cold-gas dynamic spraying (“cold-spraying”) at low pressure (1034kPa/150 psig) was used to fabricate WC-Ni-Cu metal matrix composite (MMC) coatings. Tungsten carbide (WC)- based powder was mechanically blended with nickel (Ni) and copper (Cu) powder at various compositions. X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), and Vickers micro-hardness testing were conducted on the cold-sprayed coatings. Image analysis was used to determine the WC content in the coatings. XRD profiles showed that no decarburization or oxidation of the WC reinforcing particles occurred in any of the coatings. The WC content in the coatings increased as the WC content in the powder increased, but did not increase further beyond 96 wt. % WC content in the powder blend. The results from Vickers micro-hardness testing confirmed that the coatings with the highest amount of WC had the highest hardness value. The coatings fabricated with a powder composition of 96 wt. % WC + 2 wt. % Ni + 2 wt. % Cu yielded a hardness of 385 ± 73 HV0.3/10 (n = 50). These results suggest that it is possible to use cold-spraying at low pressure to fabricate WC-based MMC coatings with improved hardness.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,580

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations1
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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