Coating Formation by Impact of Molten Metal Droplets with Uniform Size and Velocity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The adhesion of splats formed by impact of molten metal droplets was studied experimentally. Tin droplets (550 µm diameter) were produced using a drop-on-demand generator. To achieve high impact velocities the stainless steel coupons used as substrates were mounted on the rim of a rotating flywheel and heated using cartridge heaters. To hit a falling droplet with the substrate and photograph its impact, a timing circuit was used to synchronize three events with the position of the substrate: ejection of a droplet, triggering of the camera and a flash to provide illumination. The impact velocity was varied from 10 – 40 m/s whereas the substrate average roughness (2.0 µm) and the droplet diameter (~550 µm) were kept constant. We measured the adhesion strength of splats by a simple pull test. A wire was attached to the upper surface of each splat using epoxy and the force required to separate the splat from the substrate was recorded. A significant increase in adhesion strength was observed as the impact velocity was increased. Coatings were produced by depositing many droplets sequentially. Substrate temperature and impact velocitiy were the main parameters varied. SEM images of cross-sections through coatings showed that increasing impact velocity and substrate temperature produced better adhesion between the coating and 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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».