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Enregistrement W2404608147 · doi:10.4028/www.scientific.net/msf.857.286

Segregation Measurement of Inconel 718 Feedstocks Used in Low-Pressure Metal Injection Molding

2016· article· en· W2404608147 sur OpenAlexaff
F. Fareh, Vincent Demers, S. Turenne, O. Scalzo

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInjection Molding Process and Properties
Établissements canadiensPolytechnique MontréalÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWaxParaffin waxMolding (decorative)Composite materialRaw materialMetal injection moldingShrinkageMelting pointMetal powderMetallurgyPowder metallurgyThermogravimetric analysisMetalSinteringChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low-pressure metal injection molding (LP-MIM) is an advanced manufacturing technology where a wax-based feedstock is injected into a complex shape before densification heat treatments. Feedstock is generally designed to minimize segregation, maximize flowability, maximize the strength of the molded component, maximize the solid loading potential and ease of debinding. In this study, the emphasis is placed on the evaluation of the effect of segregation on different wax-based Inconel 718 superalloy feedstocks used in LP-MIM. In powder metallurgy, particle or phase segregation generates a fluctuation of the particle distribution in powder-binder mixtures from point to point. Such demixing generally occurs before or during the injection process, and can lead to the formation of defects such as cracks, distortions or heterogeneous shrinkage of the sintered parts. Different wax-based feedstocks were poured in cylindrical hot molds (95°C), maintained in molten state for 1 minutes or for 60 minutes, and rapidly cooled to room temperature. The specimens were then extracted from the top and bottom regions of each cylindrical part. A thermogravimetric analysis technique was used to measure the volume fraction of powder at these two locations in order to quantify the degree of segregation in green parts. The best candidate feedstocks minimizing segregation are the mixtures containing only paraffin wax, or those containing paraffin wax and ethylene vinyl acetate combined. An increase in the time spent in the molten state and the use of beeswax or stearic acid promote the powder-binder separation of feedstocks.

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
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,198 · 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

Citations6
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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