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Enregistrement W3093529060 · doi:10.1139/tcsme-2020-0171

Experimental investigation on post-processed NiCr thermal barrier coating and its sliding wear behaviour

2020· article· en· W3093529060 sur OpenAlexvenueno aff
V. Srinivasan, P. Karuppuswamy, T. Velmurugan, G. Suganya Priyadharshini

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNichromeMaterials scienceCoatingPorosityMetallurgyThermal sprayingComposite materialBase metalAdhesive wearMartensitic stainless steelMartensiteWear resistanceMicrostructureWelding

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

NiCr metal is deposited on martensitic stainless steel using an atmospheric plasma spray method. To enrich the metallurgical properties of the NiCr metallic coating, a standard heat treatment process is adopted. From the investigation, it has been shown that the voids and porosity developed during the thermal spray have been controlled through heat treatment. Electron image analysis reveals that the coating has reduced porosity with strong and dense bonding strength. With reference to the surface hardness, the post-processed coating yields a maximum of 140 Hv compared with the coated (129 Hv) and base metal (115 Hv). Subsequently, the sliding wear behaviour of post-processed NiCr coating has a minimum wear of 25 μm for an applied load of 5 N and 57 μm for an applied load of 15 N. Owing to the high metallurgical bonding, the coating has sustained the heavy loads, and the wear formation is controlled. However, the base metal has an adhesive wear mechanism caused by the high frictional force on the sliding friction. Therefore, it is recommended that post-processed thermal barrier coatings possess good metallurgical bonding and withstand heavy load causing minimum wear.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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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