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Enregistrement W4296918778 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2010p0391

Consolidation of Al2O3/Al Nanocomposite Powder by Cold Spray

2010· article· en· W4296918778 sur OpenAlexfundno aff
D. Poirier, J.-G. Legoux, R. A. L. Drew, R. Gauvin

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceCoatingPorosityMicrostructureNanocompositeGas dynamic cold sprayRaw materialComposite materialMetallurgyDispersion (optics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While the improvement in mechanical properties of nanocomposites makes them attractive materials for structural applications, their processing still present significant challenges. In this paper, cold spray was used to consolidate Al2O3/Al nanocomposite powders obtained from mechanical milling. The microstructure and nanohardness of the feedstock powders as well as of the resulting coatings were analysed. The results show that the large increase in hardness of the Al powder after mechanical milling is preserved after cold spraying. Good quality coating with low porosity is obtained from milled Al. However, the addition of Al2O3 to the Al powder during milling decreases the powder nanohardness. This lower hardness is attributed to non-optimised milling parameters for proper Al2O3 embedding and dispersion in Al and results in a lower coating hardness compared with the milled Al coating. The coating produced from the milled Al2O3/Al mixture also shows lower particle cohesion and higher amount of porosity. The overall results are promising and it is believed that an optimization of Al milling with Al2O3 will allow production of sound coatings with improved hardness.

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 enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,689

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,214
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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