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Enregistrement W3008642880 · doi:10.1139/tcsme-2019-0277

Effect of welding parameters on mechanical and corrosion behavior of Stellite 6 cladded SA387 Gr 91 with ERNiCr-3 buffer layer

2020· article· en· W3008642880 sur OpenAlexvenueno aff
G. Britto Joseph, T.N. Valarmathi, A. John Rajan

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStelliteMaterials scienceCorrosionWeldingCladding (metalworking)Composite materialMetallurgyScanning electron microscopeIndentation hardnessOptical microscopeLayer (electronics)Microstructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mechanical, chemical, and corrosion properties of a cladded material strongly depends upon the geometry of the clad beads. Hence, it is essential to learn the impact of process parameters on the weld bead geometry. In this work, the effects of welding speed, welding current, and nozzle-to-plate distance on cladding were investigated in terms of improving the mechanical and corrosion properties. SA387 Gr 91 was cladded with Stellite 6 as cladding material and ERNiCr-3 as a buffer layer by a IRB1520 ID robotic welding machine. The experiments were carried out using three factors with three levels as per the Box–Behnken design technique. A characterization study was made using an optical microscope and scanning electron microscope. The hardness was measured using a Vicker’s hardness tester. An electrochemical corrosion test was conducted to determine the corrosion resistance. The application of ERNiCr-3 reduced the formation of cracks and pores on the surface of the cladded metal. Among the chosen parameters, welding current was the most important parameter controlling the mechanical and corrosion properties. From the results, it is concluded that the combination of ERNiCr-3 and Stellite 6 enhances the corrosion resistance and mechanical properties of SA387 Gr 91 significantly.

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 enseignants0,086
Score d'incertitude au seuil0,550

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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