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Enregistrement W2765869175 · doi:10.1088/1757-899x/250/1/012003

Protection of 310l Stainless Steel from Wear at Elevated Temperatures using Conicraly Thermal Spray Coatings with and without Sic Addition

2017· article· en· W2765869175 sur OpenAlexafffund
Yan Zhang, Tao Zhang, Kaiyang Li, Dongyang Li

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNanjing Institute of TechnologyUniversity of Alberta
Mots-clésMaterials scienceThermal sprayingCoatingMicrostructureMetallurgyWear resistanceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to its high oxidation resistance, 310L stainless steel is often used for thermal facilities working at high-temperatures. However, the steel may fail prematurely at elevated temperatures when encounter surface mechanical attacks such as wear. Thermal spray coatings have been demonstrated to be effective in protecting the steel from wear at elevated temperatures. In this study, we investigated the effectiveness of high velocity oxy-fuel(HVOF) spraying CoNiCrAlY/SiC coatings in resisting wear of 310L stainless steel at elevated temperature using a pin-on-disc wear tester. In order to further improve the performance of the coating, 5%SiC was added to the coating. It was demonstrated that the CoNiCrAlY/SiC coating after heat treatment markedly suppressed wear. However, the added SiC particles did not show benefits to the wear resistance of the coating. Microstructures of CoNiCrAlY coatings with and without the SiC addition were characterized in order to understand the mechanism responsible for the observed phenomena.

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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,917

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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