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Enregistrement W2888983061 · doi:10.6000/2369-3355.2018.05.01.1

Investigation of the Integrity of aC:H Coatings on Stainless Steel Micro-Moulds during Thermal Cycling

2018· article· en· W2888983061 sur OpenAlexvenueno aff
C. A. Griffiths, Andrew Rees, Gethin Llewelyn, O. V. Fonseca

Notice bibliographique

RevueJournal of Coating Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development Fund
Mots-clésTemperature cyclingCyclingMaterials scienceMetallurgyComposite materialThermalPhysicsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Micro-injection moulding (µIM) is a key technology for scaling down larger geometry components and can include functional features at the micrometre scale and as far as the sub-micrometre length scale. Thermal cycling of amorphous hydrogenated carbon (aC:H) coated Stainless Steel (SS) has been investigated to simulate long-term micro-injection moulding (µIM) wearing and damage. Micro indentations and cracks were made into the mould and predictions of the crack behaviour were made using thermal expansion models. Validation of the results was performed with multiple heating and cooling cycles along with hardness measurements of the damage to the coating. The undamaged surfaces showed no major deformation but the cracks were shown to propagate and change in behaviour. The first two heat cycles of the testing had the most significant effect on the substrate with varying thermal expansions of materials being the main cause. The aC:H is shown to have excellent properties for mould tool applications but delamination could occur in areas susceptible to damaged and periodic surface inspection will be required preserve tool life.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,215 · 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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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