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Enregistrement W2896131747 · doi:10.2351/1.5061026

In-situ synthesis of titanium carbide particles in iron matrix using laser cladding

2007· article· en· W2896131747 sur OpenAlexaff
C. P. Paul, M. Vaez Iravani, Amir Khajepour, Stephen F. Corbin

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCladding (metalworking)Titanium carbideCoatingComposite numberGraphiteMatrix (chemical analysis)TitaniumCarbideIn situIndentation hardnessScanning electron microscopeMetallurgyMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Conventionally, the majority of reinforced phases are directly added into coating materials to form reinforcement in the matrix. The interface between the particles and matrix is often a potential source of weakness owing to different thermal expansion coefficients between them. When the surface of particles is not clean or is polluted, cracks may propagate from the interface. These issues can be resolved if the reinforcements are formed in the matrix by reacting between added pure elements. The reinforcements may be more compatible with the matrix and the interface may be cleaner than that of composites made conventionally. Because the in situ formed dispersions are thermally stable, this will ensure that the composite matrix has sufficient strength to transfer stress. Therefore, this methodology finds wide attention to form reinforcement in the matrix and various techniques are being tried to develop the process. This paper describes an in-situ synthesis of TiC particles in Fe matrix using laser cladding. A precursor mixture of graphite and titanium is deposited on low-carbon steel using pre-placed technique and promising results are observed. The comprehensive study is under progress. The paper presents the optimization of the process parameters and material characterization using various techniques, including – optical microscopy, scanning electron microscopy and microhardness.

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 enseignants0,090
Score d'incertitude au seuil0,397

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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