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Enregistrement W3083058172 · doi:10.18280/acsm.440306

Diffusion Model for Simulating the Kinetics of Boronizing Process in the Case of FeB/Fe2B Bilayer Configuration

2020· article· en· W3083058172 sur OpenAlexvenueno aff
Omar Belguendouz, Bendaoud Mebarek, М. Кеддам, Yassine El Guerri

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMetal Alloys Wear and Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBilayerDiffusionKineticsDiffusion processProcess (computing)Materials scienceChemistryThermodynamicsPhysicsComputer scienceClassical mechanicsOperating systemMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this work, we developed a diffusion model based on the second Fick's law and the solving of the mass balance equations of the (FeB/Fe2B) interface to simulate the boronizing kinetics in the case of bilayer configuration (FeB/Fe2B) formed on AISI D2 steel. It is known that the boronizing process is a thermochemical surface treatment generally carried out at temperatures ranging between 1223 K and 1323 K. The knowledge of the temperature and the processing time are necessary to simulate and optimize the boronizing process. The developed model in this study is used to estimate the value of the growth rate constant in each phase, to simulate the boride layer thickness formed on AISI D2 steel, to determine the boron concentration profile and to evaluate the mass gain at the surface of the borided AISI D2 steel. To validate the developed model, we used the experimental data taken from the literature concerning the layers thicknesses of FeB and Fe2B layers obtained for different process parameters. Finally, these experimental values are compared to the calculated results. A good agreement was observed between the simulated results and the experimental data.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,499
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,328
Écart entre enseignants0,199 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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