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Enregistrement W2980096316 · doi:10.1142/s0218625x19501786

DOUBLE GLOW PLASMA SURFACE TITANIZING ON AISI 316 STAINLESS STEEL WITH IMPROVED WEAR RESISTANCE: EFFECTS OF PROCESS PARAMETERS

2019· article· en· W2980096316 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSurface Review and Letters · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoatingMaterials sciencePlasmaElectrodeWear resistanceGlow dischargeResponse surface methodologyRange (aeronautics)VoltageProcess (computing)MetallurgyAnalytical Chemistry (journal)Composite materialMathematicsPhysicsChemistryComputer scienceChromatographyStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using the double glow plasma surface alloying technique, a titanizing coating with improved wear resistance can be prepared on AISI 316 stainless steel. The purpose of this paper is to investigate process parameter effects by orthogonal array design. Four main factors, titanizing temperature, holding time, voltage difference and electrode distance, are adopted in orthogonal experiments. For each factor, four levels are set. The range analysis is used to investigate the factor and level influences on the coating thickness and specific wear rate. Meanwhile, the analysis of variance method is applied to calculate the contributions of each factor. The results indicate that temperature is most critical. In balancing the coating thickness and the wear property, the optimal process parameters are 950 ∘ C, 3[Formula: see text]h, 200[Formula: see text]V and 18[Formula: see text]mm. Corresponding to the optimal process, the thickness and the specific wear rate of the titanizing coating are 10[Formula: see text][Formula: see text]m and 2.609E−05 mm 3 ⋅ N −1 ⋅ m −1 , respectively.

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.

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 enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,879

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,192 · 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