Influence of Secondary Hydrogen on the Microstructure of Plasma-Sprayed Yttria-Stabilized Zirconia Coatings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The influence of secondary hydrogen and current on the deposition efficiency (DE) and microstructure properties of yttria-stabilized zirconia (YSZ) coatings was evaluated. In order to better understand the influence of the spray process on coating consistency, an YSZ powder, -125+44 µm, was sprayed with nitrogen/hydrogen parameters and a 9MB gun. DE and coating porosity produced using two different spray gun conditions yielding the same input power were compared. Amperage was allowed to vary between 500 A and 560 A and hydrogen was adjusted in order to maintain constant power, while nitrogen flow was kept at a fixed level. Several power conditions, ranging from 32 to 39 kW, were tested. Different injection geometries, i.e., radial with and without a backward component, were also compared. The latter was found to produce higher in-flight temperatures due to a longer residence time of the powder particles in the hotter portion of the plasma. Porosity was based on cross-sectional photomicrographs. In-flight particle temperature and velocity measurements were also carried out with the DPV-2000 for each condition. Test results showed that DE and coating density could vary significantly when a different hydrogen flow rate was used in order to maintain constant input power. On the other hand, DE was found to correlate very well with the temperature of the in-flight particles. Therefore, to obtain more consistent and reproducible DE and microstructures, it is preferable to maintain constant the in-flight particle temperature instead of keeping the input power constant by adjusting the secondary hydrogen flow rate for obtaining more consistent and reproducible DE and microstructures.
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 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 ».