A sustainable ecofriendly additive manufacturing approach of repairing and coating on the substrate: cold spray
Notice bibliographique
Résumé
In this study, surface modification and deformation behaviour of different engineering materials were microscopically examined by an approach called cold spray additive manufacturing (CSAM). The CSAM is a layer-by-layer deposition technique for repairing and coating the deteriorated or dimensionally unstable surface. Furthermore, in this study, both the experimental and numerical investigation have been carried to understand the surface modification approach. In the experimental procedure, the de Laval nozzle accelerates the microsize particle at a high velocity on the substrate to obtain the uniform surface coating. Engineering materials like copper, aluminium, titanium and mild steel were probed with different ranges of velocities. Additionally, an explicit/Abaqus finite element approach was used to investigate the bonding between particle and substrate by using the high velocity of particles. At the interface, refining meshing size reduces the beginning velocity for adiabatic shear instability (ASI). For the different combinations of particles and substrates like copper/copper, aluminium/aluminium, titanium/aluminium, aluminium/ titanium, and copper/mild steel at perpendicular impact, the adiabatic shear instability was numerically estimated. Deformation behaviour for multi-impact has also been seen with different particle diameter sizes to determine coating phenomenon. Furthermore, the characterisation technique called scanning electron microscopy (SEM) also showed the uniform coating on the substrate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».