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Enregistrement W3119944694 · doi:10.4028/www.scientific.net/msf.1016.1703

Development of Cu Coating on Ceramic Substrates by Low Pressure Cold Spray and its Deposition Mechanism Analysis

2021· article· en· W3119944694 sur OpenAlexaboutno aff
Mingcai Yu, Yuji Ichikawa, Kazuhiro Ogawa

Notice bibliographique

RevueMaterials science forum · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCeramicDeposition (geology)CopperGas dynamic cold sprayCubic zirconiaSubstrate (aquarium)CoatingMetallurgyPulsed laser depositionAluminiumThermal sprayingComposite materialThin filmNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold spray (CS) is a solid-state deposition technique of micron-sized metallic powder in an ultra-high velocity gas using a de Laval nozzle. CS is a unique deposition technique due to its use of relatively lower gas temperatures in comparison to other thermal processes. Consequently, high-temperature oxidation and phase transformations of deposited powders are largely restricted while the operating cost of CS is much lower than that of other thermal processes. Generally, the low pressure cold spray (LPCS) technique is used for the deposition of metallic powders on metallic substrates, while only a few studies of metallic particle deposition on ceramic substrates have been conducted, and it was found that the deposition of metallic powders on ceramic substrates was quite difficult. In this study, improved LPCS deposition of copper coatings on zirconia substrates was investigated. It is known that deposition of a metallic powder on a ceramic substrate is difficult due to the differences in material bonding and several properties of the two materials. These difficulties in LPCS deposition were solved using three different approaches, namely 1) use of copper and aluminum composite powders and 2) laser pre-treatment and 3) laser texturing of zirconia substrates. It was found that pure copper powder coatings on the as-received and various treated substrates were delaminated in the interface as expected. However, the deposition was improved for all substrates by using the copper and aluminum composite powder. While the laser pre-treated substrate was not effective for the deposition of the copper and aluminum composite powder, thick coatings were obtained for the deposition on the laser pre-treated with heat treatment substrate and the laser-textured substrate.

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 seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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