MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2977694818 · doi:10.3390/jmmp3040086

Electropolishing of Laser Powder Bed-Fused IN625 Components in an Ionic Electrolyte

2019· article· en· W2977694818 sur OpenAlexafffund
Neda Mohammadian, S. Turenne, Vladimir Braïlovski

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing and Materials Processing · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Machining and Optimization Techniques
Établissements canadiensPolytechnique MontréalÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésElectropolishingElectrolyteMaterials scienceSuperalloySurface roughnessSurface finishChemical engineeringMetallurgyComposite materialChemistryMicrostructureElectrodePhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work presents the first practical application of ionic electrolytes for electropolishing of nickel-based superalloys. It contains the results of an experiment-driven optimization of the applied potential and electrolyte temperature during electropolishing of laser powder bed-fused IN625 components containing surfaces oriented to the building platform under angles varying from 0 to 135°. For comparative purposes, the roughness profilometry and confocal microscopy techniques were used to characterize the surface finish topographies and the material removal rates of IN625 components subjected to electropolishing in ionic and acidic (reference) electrolytes. After 4 h of electropolishing in both electrolytes, a roughness of Ra ≤ 6.3 µm (ISO N9 grade number of roughness) was obtained for all the build orientations. To elaborate, both electrolytes manifested identical roughness evolutions with time on the 45° (75% Ra reduction) and 90°-oriented (65% Ra reduction) surfaces. Although the roughness reduction on the 135°-oriented surface in the ionic electrolyte was 17% less than in the acidic electrolyte, the former provided a more uniform roughness profile on the 0°-oriented surface (30% Ra reduction) and 44% higher current efficiency than the acidic electrolyte. This work proves that ionic electrolytes constitute a greener alternative to industrial acidic mixtures for electropolishing of three-dimensional (3D)-printed parts from nickel-based superalloys.

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)0,000
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 seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Manufacturing and Materials ProcessingMême sujetAdvanced Machining and Optimization TechniquesTravaux en français237 207