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Enregistrement W2892466028 · doi:10.1080/02670836.2018.1524053

Effect of simultaneous addition of ferroniobium and ferrotitanium on properties of hardfacing

2018· article· en· W2892466028 sur OpenAlexaff
Dashuang Liu, Mingfang Wu, Weimin Long, Leijun Li, Ping Wei

Notice bibliographique

RevueMaterials Science and Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetal Alloys Wear and Properties
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Science Research of Jiangsu Higher Education Institutions of ChinaState Key Laboratory of Advanced Brazing Filler Metals and TechnologyChina Postdoctoral Science FoundationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHardfacingMaterials scienceEutectic systemMicrostructureMetallurgyCarbideAlloyCarbon fibersTitaniumComposite materialComposite number

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The slag-free self-shielded flux-cored wire with simultaneous addition of ferroniobium (Fe-Nb) and ferrotitanium (Fe-Ti) was developed to fabricate the iron-based hardfacing alloys. The transfer coefficients of Nb and titanium of slag-free self-shielded flux-cored wire were 91.2 and 63.8%, respectively. The changes in microstructures indicate that Nb and Ti addition shifted the carbon concentration in the remaining liquid to one corresponding to the near eutectic state owing to the formation of (Nb, Ti)C which consumed carbon. The wear loss of the hardfacing alloy with 18 wt-% Fe-Nb and 6 wt-% Fe-Ti addition was the smallest among all the alloys owing to the formation of reinforced uniform quadrangle-shaped (Nb, Ti)C carbides in the refined microstructure and the highest hardness.

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 candidatesÉtudes des sciences et des technologies
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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