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Enregistrement W4295745420 · doi:10.3390/coatings12091332

Cold-Sprayed Multilayer Thermal Barrier–Catalytic Coatings for Engine Pistons: Coatings Design and Properties

2022· article· en· W4295745420 sur OpenAlexaff
Roman Gr. Maev, Jimi Tjong, Eugene Leshchinsky, Mircea Pantea, Volf Leshchynsky

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceThermal barrier coatingComposite materialSinteringIntermetallicCubic zirconiaYttria-stabilized zirconiaMicrostructureGas dynamic cold sprayCeramicCoatingBrittlenessMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Yttrium-stabilized zirconia thermal barrier coatings (TBCs) of combustion chambers and piston crowns are used most frequently to increase the chamber temperature and the internal combustion engine efficiency. The development of multilayer metal matrix composite coating is of great importance to diminish the ceramic thermal barrier coating’s brittleness and susceptibility to degradation providing the similar thermal insulation. Our group is developing multilayer TBCs based on intermetallic (Fe-Al) compounds combined with alternating zirconia-based layers made by low-pressure cold spraying (LPCS) and sintering. The Fe-Al intermetallic phase was synthesized during reaction sintering of stainless steel and Al particles in the powder layer previously obtained by cold spraying. A double-nozzle low-pressure cold-spraying gun was used to deposit two layers (stainless steel and Al-YSZ) per one track. The effect of the breaking of the brittle ZrO2 particles due to impingement with the substrate results in the formation of a relatively homogeneous structure with ZrO2 particle size of 3–10 μm. Cold-spray deposition of additional Cu-Ni-Graphene catalytic layers on the TBCs is developed to improve performance and emissions of engines. The microstructure, thermal conductivity, thermal shock behavior and microhardness of TBCs were examined and discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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