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Enregistrement W2972933520 · doi:10.2351/1.5118581

Comparative study of continuous and pulsed laser high-chromium steel (Fe-Cr-Ni-Mo-Mn) cladding

2016· article· en· W2972933520 sur OpenAlexaff
Emna Abouda, Morgan Dal, Cyril Gorny, Pascal Aubry, Nabil Tarfa, I. Demirci

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensHEC Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureScanning electron microscopeCladding (metalworking)LaserCarbideElectron backscatter diffractionChromiumPulse durationMetallurgyComposite materialOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Series of experiments of high chromium steel (Fe-Cr- Ni-Mo-Mn) laser cladding over a 316L substrate have been carried out in both pulsed and continuous modes, using an Yb-YAG disk laser. The investigation focused on the effects of cladding parameters such as laser pulse energy, duration and travel speed, on cladding properties including dimensions, microstructure and hardness. The different claddings obtained in this study were characterized in terms of microstructural changes, phase composition, and carbide distribution and morphology using Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM) and Energy Dispersive Spectroscopy (EDS). Also, the size and the orientation of the grains in the clad after rapid solidification have been observed by electron backscattered diffraction (EBSD). It was observed that the use of pulsed laser resulted in finer microstructure and higher hardness. Wear tests were performed using pin-on-disk device under argon to prevent sample oxidation, at room temperature for pulsed and continuous laser power. Different wear mechanisms were observed, with pulsed laser cladding and high duty cycle exhibiting better wear resistant. Indeed, the lowest average friction coefficient is obtained with pulsed laser and is relatively stable with the change in sliding time. The relationship between the scale of the dendritic network and the corresponding wear behavior has been discussed.

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 enseignants0,327
Score d'incertitude au seuil0,612

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,218 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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