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Enregistrement W2785954481 · doi:10.15273/ijge.2018.01.001

Cavitation Erosion of Metallic Materials

2018· article· en· W2785954481 sur OpenAlex
Lin Cui, Qing Zhao, Xiaobin Zhao, Ying Yang

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

venuePublié dans une revue dont le pays d'attache est le Canada.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Georesources and Environment · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueCavitation Phenomena in Pumps
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceCavitationMetallurgyMicrostructureHardnessComposite materialAlloySurface roughnessUltimate tensile strengthToughness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cavitation erosion normally occurs in a fluid dynamic system, which can cause failure of metal parts. It is a complicated process involving the interaction of electrochemical corrosion and mechanical wear. In this paper, various research methods for cavitation erosion behavior are reviewed. The present techniques of cavitation erosion degree measurement and different period determination include mass loss, volume loss, pit number, pit depth and surface roughness. 2D and 3D microstructure characterization observations are applied to discuss the evolution process and micro-zone damage. Hardness, residual stress and ratio of hardness to elastic modulus are good indicators for the degradation of surface mechanical properties. Electrochemical examinations are integrated to investigate the effect of cavitation on passive film and cavitation erosion mechanism. Furthermore, the influencing factors (mechanical properties, material chemical composition and microstructure) and the cavitation erosion characteristics of several metals (i.e. carbon steel, copper, stainless steel and titanium alloy) are introduced and summarized. Normally, the addition of Mn, Co, Cr, C and N can increase the cavitation erosion resistance. High hardness, high yield/tensile and toughness strength, good work-hardening property, fine grains are advantageous to the resistance to cavitation erosion. The cavitation erosion preferentially occurs on the lower intensity phase, which absorbs cavitation impact energy and mitigates the damage degree of a high strength phase. The interface between phases and grain boundary are also the weak spots to be attacked in the initiation and propagation of cavitation erosion. For passive metals, stainless steel and titanium alloy, the passive film is in a metastable state of depssivation/repassivation under cavitation. In a strongly corrosive medium, the synergetic effect of cavitation and corrosion promotes the thinning and semiconducting property change of the passive film.

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.

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 enseignants0,267
Score d'incertitude au seuil0,373

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 GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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