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Enregistrement W3013989938 · doi:10.3390/coatings10030303

Metallurgical Soldering of Duplex CrN Coating in Contact with Aluminum Alloy

2020· article· en· W3013989938 sur OpenAlexaff
Pál Terek, Lazar Kovačević, Aleksandar Miletić, Branko Škorić, Janez Kovač, Aljaž Drnovšek

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesEuropean Regional Development FundJavna Agencija za Raziskovalno Dejavnost RS
Mots-clésMaterials scienceMetallurgySolderingAlloyCoatingPhysical vapor depositionDie castingSurface finishCastingSurface roughnessAluminiumLayer (electronics)Composite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coatings deposited by physical vapor deposition (PVD) significantly reduce the wear of high pressure die casting tools; however, cast alloy soldering still has a strong negative effect on production efficiency. Although a lot of research has been already done in this field, the fundamental understanding of aluminum alloy soldering toward PVD coatings is still scarce. Therefore, in this work the performance of CrN duplex coatings with different roughness is evaluated by a modified ejection test performed with delayed (DS) and conventional casting solidification (CS). After the ejection tests, sample surfaces and layers were subjected to comprehensive characterizations of their morphological and chemical characteristics. Considerably lower values of the ejection force were recorded in DS experiments than in CS experiments. Surface roughness played an important role in the CS experiments, while samples with different surface topographies in the DS experiments performed in a similar fashion. The decrease in the ejection force, observed in DS tests, is attributed to the formation of a thick Cr–O layer on CrN coating which reduced soldering and sliding friction against thick Al–O casting scale. The Cr–O layer formed in DS experiments suffered from diffusion wear by cast alloy. The observed oxidation phenomena of nitride coatings may be utilized in a design of non-sticking coatings.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,759
Score d'incertitude au seuil0,540

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations9
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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