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Enregistrement W2803778132 · doi:10.3390/coatings8050193

Effect of Annealing Treatment on Microstructure and Properties of Cr-Coatings Deposited on AISI 5140 Steel by Brush-Plating

2018· article· en· W2803778132 sur OpenAlexafffund
Jianjun Hu, Jie Jiang, Hui Li, Xian Yang, Hongbin Xu, Yan Jin, Chaoping Ma, Qingshan Dong, Ning Guo

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesProgram for Innovation Team Building at Institutions of Higher Education in ChongqingNatural Science Foundation of ChongqingChina Scholarship CouncilQueen's UniversityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésBrushMicrostructureMetallurgyAnnealing (glass)Materials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cr-coating was deposited on AISI 5140 steel by electro brush-plating, followed by annealing treatment at different temperatures, from 300 to 1100 °C. The microstructure evolution of the Cr-coating was characterized by backscattered electron imaging (BSEI) and energy dispersive spectrometry (EDS). The results show that the brush-plated sample has a nodular shaped microstructure, which is very stable at 300 °C of annealing. At 500 °C of annealing, the constitution of the microstructure changes from nodules to grains. As the annealing temperature further increases, the grains grow significantly. When the temperature reaches 1100 °C, a Cr-Fe solid-solution layer is formed within the original pure Cr-coatings. With increasing annealing temperature, the number of micro-cracks in the coating increases first and then decreases, reaching a maximum at 500 °C. The hardness and wear-resistance of the coating are improved when the annealing temperature increases to 1100 °C, owing to the decrease of micro-cracks that formed during brush-plating.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,709

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,207
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 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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