Development of Tailored Metallographic Preparation Techniques for Thermally Sprayed Coatings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In order to properly characterize the entire deposition process, evaluation of the coating, including a reliable metallographic preparation technique which reveals the true microstructure, must be performed. Often, recommended metallographic sample preparation methods for thermally sprayed coatings are generic and are not tailored to specific materials. They are time-consuming and, in some cases, may provide inaccurate details (pull-outs, smearing, etc). This could lead to a wrong interpretation of the coating quality. The aim of the investigation was to develop new metallographic sample preparation procedures tailored to different types of coatings (metallic, ceramic, multilayer and composites), in order to reveal a more representative microstructure. A comparative study of different preparation procedures for the examination of various as-sprayed coatings is presented using an optical microscope. The coatings were deposited by atmospheric and vacuum plasma spray (APS and VPS) and high velocity oxygen fuel (HVOF) processes. A separate approach is recommended for choosing the right metallographic preparation procedure for ceramic, metallic, or composite coatings. Applied load and positioning of the mounted sample during preparation are identified as key factors in developing proper procedures. The microhardness of the coating must be considered when determining the applied load. Interesting practical trends in preparation procedures that may lead to superior coating representation and, in some instances, cost and time savings are presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».