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Enregistrement W3135953423 · doi:10.1115/1.4050650

Thermal Spray Coating on Polymeric Composite for De-Icing and Anti-Icing Applications

2021· article· en· W3135953423 sur OpenAlexaff
Alireza Rahimi, Mehdi Hojjati, Ali Dolatabadi, Christian Moreau

Notice bibliographique

RevueJournal of Manufacturing Science and Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueSurface Modification and Superhydrophobicity
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialThermal sprayingComposite numberCoatingGas dynamic cold sprayFabricationUltimate tensile strengthLayer (electronics)Deposition (geology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper reports a novel method for fabrication of an electro-thermal heating element, as de-icer or anti-icer, for the polymer-based composites. The plasma spray technique was utilized for the deposition of a Nickel-Chrome-Aluminum-Yttrium (NiCrAlY) coating layer as a heating element on top of the glass/epoxy composite. To improve the adhesion strength and deposition efficiency of the coatings and to protect the composite fibers during grit blasting and spraying, a woven wire stainless steel mesh was added to the composite substrates during the composite fabrication process. Metal mesh will act as an anchor to keep the coating on the surface. Two types of woven wire and two types of NiCrAlY powder with the fine and coarse particle size distributions were used. Good processing parameters for grit blasting and plasma spraying are identified. It is found that the surface modification method applied to the composite substrates prior to the coating process makes a significant improvement in the coating thickness uniformity and deposition efficiency. Several tests were conducted on the coated samples for determination of their mechanical and electrical properties. Using flatwise tensile tests, it is shown that application of proper surface modification method and set of spray parameters could result in improving the coating bonding strength significantly. The electrical and thermal analyses of the coated samples are also performed. It is shown that the coated samples have a high capability in the generation of heat and can be used as a heating element.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,312

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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