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Enregistrement W3217503017 · doi:10.22215/etd/2019-13516

Experimental and Modeling Study of Sliding Wear Performance for Selected Molybdenum Stellite Alloys

2019· dissertation· en· W3217503017 sur OpenAlexaff
Rachel Collier

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced materials and composites
Établissements canadiensCarleton University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStelliteMaterials scienceMetallurgyMolybdenumTungsten carbideCarbideTungstenVolume fractionComposite materialMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis presents an experimental and modeling study of wear performance of molybdenumcontaining Stellite alloys. The wear testing conditions are of the pin-on-disc type using a tungsten carbide (WC) ball against the Stellite alloys in dry-sliding mode at ambient temperature. Three variables are explored; they are (i) two rotational speeds (50 rpm and 60 rpm) of the WC ball, (ii) two normal loads (15 N and 25 N) on the system, and (iii) various time durations (1 hr up to 60 hrs). In addition to the standard wear condition of running a continuous test, another factor of interrupting the test at various intervals is introduced. It is found that by removing the alloy specimen to take interval measurements, and then replacing the same specimen back into the system, the wear loss reduces across each of the alloys under all conditions. Phase evaluation for each of the alloys is undertaken using SEM, EDX and XRD analysis techniques. This reveals the complexity of the microstructures in terms of the various carbides and intermetallics that could be present in each alloy. The volume fraction of carbides is the principal attribute of the Stellite alloys.

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 enseignants0,333
Score d'incertitude au seuil0,756

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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