MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2973670389 · doi:10.5267/j.esm.2019.8.006

Effect of ultra-disperse powder in electrode coating on properties of welds in MMA welding

2019· article· en· W2973670389 sur OpenAlexvenueno aff
Dmitry А. Chinakhov, Sergey V. Makarov, В. И. Данилов, Andrey A. Galinsky, Е. В. Верхотурова

Notice bibliographique

RevueEngineering Solid Mechanics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Treatment and Coatings
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceWeldingCoatingElectrodeComposite materialPowder coatingMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Growth of the volumes of dangerous and critical welded metal structures constructed under low temperatures imposes additional requirements on the mechanical properties of the weld joints, particularly, on the impact resistance of the weld joint and on the stability of its values.It can be achieved by using coated electrodes with ultradisperse powders of alloying elements in the coating.To develop new improved welding materials we need to optimize the systems of weld metal alloying to meet the increasingly stringent requirements to the welding-operational characteristics.Introduction of a complex ultradisperse powder (Al2O3, SiO2, TiO2, Ni) into the electrode coating applied for manual metal-arc welding ensures more stable process of electrode metal fusing and its transfer into the welding bath, improves the performance characteristics of the welded metal.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEngineering Solid MechanicsMême sujetSurface Treatment and CoatingsTravaux en français237 207