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Enregistrement W3110853951 · doi:10.1039/d0ra08499a

Research on laser-assisted selective metallization of a 3D printed ceramic surface

2020· article· en· W3110853951 sur OpenAlexaff
Feng Zhao, Chen Jiao, Deqiao Xie, Bin Lü, Mingbo Qiu, Xinyu Yi, Jiang Liu, Changjiang Wang, Lida Shen, Zongjun Tian

Notice bibliographique

RevueRSC Advances · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensBell Helicopter Textron (Canada)
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaJiangsu Provincial Key Research and Development ProgramGovernment of Jiangsu ProvinceChina Academy of Engineering Physics
Mots-clés3d printedCeramicMaterials scienceSelective laser meltingLaserSurface (topology)NanotechnologyComposite materialOptoelectronicsOpticsEngineeringManufacturing engineeringMicrostructureGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

substrates can be metalized with preset patterns at room temperature, and a densely packed copper layer with high accuracy and good reproducibility can be obtained. The obtained coating has satisfactory roughness, excellent stability and bonding force, and good solderability. The resistivity of the copper layer measured using a four-probe resistance meter is about 3.1 mΩ cm. The limit line width of the metal circuit is about 33.2 μm. Finally, application cases of precision devices such as antennas with ceramic substrates are prepared. This study opens up a broader space for the design and manufacture of 3D microwave devices.

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 enseignants0,931
Score d'incertitude au seuil0,397

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations29
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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