A comparative review on cold gas dynamic spraying processes and technologies
Notice bibliographique
Résumé
Cold gas dynamic spraying (CGDS) is a relatively new technology of cold spraying techniques that uses converging-diverging (De Laval) nozzle at a supersonic velocity to accelerate different solid powders towards a substrate where it plastically deforms on the substrate. This deformation results in adhesion to the surface. Several materials with viable deposition capability have been processed through cold spraying, including metals, ceramics, composite materials, and polymers, thereby creating a wide range of opportunities towards harnessing various properties. CGDS is one of the innovative cold spraying processes with fast-growing scientific interests and industrial applications in the field of aerospace, automotive and biotechnology, over the past years. Cold gas spraying with a wide range of materials offers corrosion protection and results in increases in mechanical durability and wear resistance. It creates components with different thermal and electrical conductivities than that substrates would yield, or produces coatings on the substrate components as thermal insulators and high fatigue-strength coatings, and for clearance control, restoration and repairing, or prostheses with improved wear, and produces components with attractive appearances. This review extensively exploits the latest developments in the experimental analysis of CGDS processes. Cold gas dynamic spraying system, coating formation and deposit development, description of process parameter and principles, are summarized. Industrial applications and prospectives of CGDS in future research are also commented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,003 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».