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Enregistrement W4290607537 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2015p1031

Hybrid Co-Cr/W-WC and Ni-W-Cr-B/W-WC Coating Systems

2015· article· en· W4290607537 sur OpenAlexaff
L. Vernhes, M. Azzi, Étienne Bousser, J.E. Klemberg-Sapieha

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCoatingInconelTungsten carbideIndentation hardnessMetallurgyMicrostructureStelliteSuperalloyCorrosionTribologyScanning electron microscopeHardnessTungstenNanoindentationChromium carbideCermetComposite materialCeramic

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The mechanical, tribological, and corrosion properties of two hybrid coating systems were assessed: 1) a tungsten–tungsten carbide (W-WC) top layer and a laser cladded cobalt– chromium (Co-Cr) interlayer (Stellite 6 superalloy) applied to a 316 stainless steel substrate; and 2) the same W-WC top layer and an HVOF spray-and-fused Ni-W-Cr-B interlayer (Colmonoy 88 superalloy) applied to an Inconel 718 substrate. X-ray diffraction, energy dispersive spectroscopy, and scanning electron microscopy were used to analyze the microstructure of the coating layers. Microindentation was used to measure surface hardness and the hardness profile of the coating systems. Rockwell indentation was used to assess coating adhesion according to CEN/TS 1071-8. Surface load-carrying capacity was also assessed by measuring micro- and macrohardness at high loads. Tribological properties were assessed with a linear reciprocating ball-on-flat sliding wear test, and corrosion resistance was measured by potentiodynamic polarization and electrochemical impedance spectroscopy. W-WC layers showed class I adhesion to both the SS 316 and Inconel 718 substrates, with and without an interlayer. Hardness profile measurements on cross section showed hardness of 13.6 GPa and 7.0 GPa for W-WC and Co-Cr, respectively, with average hardness of 9.7 GPa for Ni-W-Cr-B. Furthermore, hardness measurements at different high loads revealed that the addition of an interlayer increases surface hardness by up to 200% compared to the same coating system provided without an interlayer, quantifying the additional load-carrying capacity provided by the supplementary interlayer. The tribological measurements show that, except for the Inconel 718 / Ni-W-Cr-B / W-WC system, the hardest interlayer or substrate leads to the highest wear rates. In addition, the W-WC layer showed excellent corrosion protection, with no pitting observed after potentiodynamic polarization testing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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