Effect of g-family incorporation on corrosion behavior of PEO-treated titanium alloys: a review
Notice bibliographique
Résumé
By being exposed to air or moisture or by a chemical reaction, titanium (Ti) forms an oxide layer on its surface, which is stable and tightly adherent and provides it with protection from the environment, since titanium is a reactive material. Due to its extremely low thickness (∼10 nm), this oxide layer is easily destroyed under corrosion conditions. Through plasma electrolytic oxidation (PEO), titanium and titanium alloys can be equipped with thick and adhesive titanium dioxide (TiO2) coatings to enhance their surface characteristics. In the PEO process, titanium dioxide composite coatings can be formed by mixing proper additives with electrolytes, such as powders, particles, sheets or compounds. Graphene and its family derivatives (i.e. graphene oxide and reduced graphene oxide) are among the most popular additives used in PEO composite coatings due to their high stability in corrosive media. Graphene-family nanosheets can accumulate in PEO coatings because of their porous nature, changing the surface characteristics dramatically. The use of graphene-family nanosheets in electrolytes can be useful in reducing coating porosity and improving final corrosion properties by adjusting electrolyte conditions. Therefore, the diffusion pathways for corrosive ions in composite titanium dioxide coatings become considerably more tortuous than those for pure titanium dioxide.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».