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Enregistrement W4294703476 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2007p0727

Induction Plasma Deposition of Refractory Metal: Processing Parameters Optimization

2007· article· en· W4294703476 sur OpenAlexaff
Xianping Fan, M. Boulos, G. Masini, Ondřej Kovářı́k, J. Bensch

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversité de SherbrookeTekna Plasma Systems (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRefractory metalsMaterials scienceRefractory (planetary science)Substrate (aquarium)PlasmaDeposition (geology)CoatingThermal sprayingProcess (computing)Layer (electronics)MetallurgyMetalComposite materialComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract To prepare a dense, defect-free deposit of refractory metals relies not only on the droplets’ state, their temperature and velocity prior to impact on the surface of substrate and/or the precedent deposited layer, but also on the surface temperature of the substrate, whereupon the droplets impact. This paper presents a comprehensive investigation, in which the particles temperature, velocity, and the substrate temperature are studied all-in-one step to understand their influence on the deposit quality. The experimental results make our knowledge of the induction plasma spray of refractory metals process more integrated. Based on our estimation on the effect of all of the three factors, a set of optimized process parameters was established and proved by applying it in producing stationary deposits and coating layers. The results obtained distinguish the induction plasma spray a unique technique, which is ideal to be utilized in refractory metals deposit.

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 enseignants0,276
Score d'incertitude au seuil0,463

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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