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Enregistrement W4300988488 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2015p0420

Fretting Behavior of Cold-Sprayed Cu and Cu-MoS2 Coatings

2015· article· en· W4300988488 sur OpenAlexaff
Yinyin Zhang, Richard R. Chromik, Sylvie Descartes, Édouard Régis, Phuong Vo

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCoatingScanning electron microscopeFrettingIndentation hardnessComposite materialComposite numberMetallurgyLubricationMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Cu and Cu-MoS2 coatings were fabricated by cold gas dynamic spray and the fretting wear performance of the two coatings was compared. A mixture (95 wt.% Cu + 5 wt.% MoS2) was used as feedstock for the composite coating. Coatings were sprayed with identical gas flow conditions on the substrates preheated to approximately 170°C. The cross section of the coatings was analyzed by scanning electron microscope (SEM) and MoS2 concentration was measured, as well as coating microhardness. Fretting tests were carried out under gross slip conditions in ambient environment. SEM observation on wear scars and counterspheres revealed the development of third bodies, by which the sliding was accommodated. For the Cu-MoS2 coating, solid lubrication effects in the form of friction drops occurred in early cycles (< 5k), but eventually (> 5k) the coating's friction behavior was similar to the pure Cu coating. Third body morphology and wear of the two coatings were distinctly different, which could largely be attributed to the hardness reduction of the Cu-MoS2 composite due to poorly bonded interfaces induced by the effect of MoS2 during particle impact and coating formation.

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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,853

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,239
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

Citations0
Publié2015
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Résumé présentoui

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