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Enregistrement W3171996955 · doi:10.21203/rs.3.rs-578744/v1

A Novel Approach of Friction Stir Cladding of Aluminum on Carbon Steel Plate; Experimental Investigation and Material Characterization

2021· preprint· en· W3171996955 sur OpenAlexaff
Mohammad Mostafa Khalili, Mohammadreza Farahani, Ali Zohrehvand, Ahmad Aminzadeh

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2021
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensUniversité du Québec à Rimouski
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCladding (metalworking)Materials scienceTraverseScanning electron microscopeRotational speedComposite materialOptical microscopeAluminiumAlloyCarbon steelMetallurgyCorrosionMicrostructureMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cladding is usually used to improve the material functionality (i.e. corrosion, wear, and oxidation) and to improve the mechanical and thermal properties of the components in different industries. In this study, a new cladding approach based on the friction stir processing was successfully employed on carbon steel plate with 6061-T6 Aluminum alloy. The mechanical and metallurgical properties of the cladding layer were examined at different process parameters. Metallurgical investigation of ST/Al interface was also evaluated using the Scanning electron microscope (SEM) and Optical microscope (OM). Two alloys were mixed uniformly together in the proper process conditions. Based on the results, the decrease of rotational speed from 1200 rpm to 800 rpm at a constant traverse speed of 15 mm/min, the cladding strength increased from 3.7 KN to 4.8 KN. At constant rotational speed of 800 rpm, with an increase in traverse speed from 15 mm/min to 35 mm/min, the cladding strength increased from 4.8 KN to 6.6 KN.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,163
Score d'incertitude au seuil0,952

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations0
Publié2021
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Résumé présentoui

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