MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2468854705 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2015p0015

Cold Spray and Reaction Sintering of Ti-TiAl3 Composite Coatings

2015· article· en· W2468854705 sur OpenAlexaff
Volf Leshchynsky, Oleksandra Bielousova, Anatoli Papyrin

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIntermetallics and Advanced Alloy Properties
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite numberIntermetallicSinteringGas dynamic cold sprayIndentation hardnessDiffusion bondingComposite materialCoatingAluminiumTitaniumMetallurgyScanning electron microscopeTitanium powderMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recently a Ti–TiAl3 metal–intermetallic laminate (MIL) composite attracts growing attention because they have potential application in honeycomb or sandwich components of airplanes and as biomaterial with good bio-compatibility. Of the available processing techniques, diffusion bonding of elemental titanium and aluminum foils is an effective low-temperature method to synthesize the composite, allowing growth of the intermetallic layer. However, application of assembling and multi-pass cold rolling operations leads to fact that this technology is complex and expensive. The use of Cold Spray technology instead of aluminum foils utilization and multi-pass cold rolling to produce the Ti–TiAl3 MIL composites is believed to be more effective. However, reaction diffusion kinetics of Ti-Al particulate composite differs from that of classical MIL composite and needs to be studied. The task of this paper is to define microstructural changes of Tl-TiAl3 composite coating during cold spraying and reaction sintering. The optical microscopy, SEM, EDS, X-ray and microhardness examinations are presented and discussed.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,345

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 GPT0,210
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThermal sprayMême sujetIntermetallics and Advanced Alloy PropertiesTravaux en français237 207