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Enregistrement W2755108723 · doi:10.3390/coatings7090149

Hybrid Ti-MoS2 Coatings for Dry Machining of Aluminium Alloys

2017· article· en· W2755108723 sur OpenAlexaff
Tomasz L. Brzezinka, J. Rao, Mohamad Chowdhury, Joern Kohlscheen, German Fox Rabinovich, Stephen C. Veldhuis, J.L. Endrino

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceX-ray photoelectron spectroscopyMetallurgyMachiningTitaniumPhysical vapor depositionSputter depositionAluminiumTitanium alloyThin filmAlloySputteringCoatingComposite materialChemical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Combinatorial deposition, comprising filtered cathodic vacuum arc (FCVA) and physical vapor deposition (PVD) magnetron sputtering is employed to deposit molybdenum disulphide (MoS2) and titanium (Ti) thin films onto TiB2-coated tool inserts specifically designed for the dry machining of aluminium alloys. Titanium is deposited by FCVA while MoS2 is magnetron sputtered. The deposition set up allows several compositions of Ti-MoS2 to be deposited simultaneously, with Ti content ranging between 5 and 96 at. %, and their machining performances to be evaluated. Milling took place using a CNC Vertical Machining Center at a 877 mm/min feed rate. The effect of different coating compositional ratios on the degree of aluminium sticking when a milling insert is used to face mill an Al alloy (SAE 6061) was investigated using a combination of energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDX) and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) analysis. XPS studies suggest that the greater degree of Al sticking on the rake face of the inserts is due to the formation of greater amounts of non-protective Ti-O phases. EDX mapping of the milling inserts after machining reveal that a Ti:MoS2 ratio of around 0.39 prevents Al from sticking to the tool edges. Since we prevent Al from sticking to the tool surface, the resultant machined surface finish is improved thus validating the machining performance of TiB2-coated tools using optimum compositions of Ti:MoS2 thin film coatings.

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 enseignants0,129
Score d'incertitude au seuil0,694

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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