Evaluation of the Influence of Flame Spraying Parameters on Microstructure and Electrical Conductivity of Al-12Si Coatings Deposited on Polyurethane Substrates
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The influence of flame spraying parameters on coating microstructure and electrical conductivity of aluminum- 12silicon coatings deposited on polyurethane substrates was studied. In order to evaluate the effect of the spray parameters on temperature distribution and its corresponding effect on coating characteristics, an analytical model based on a Green’s function approach was employed. It was found that the addition of air to the flame decreased the temperature within the substrate. Dynamic mechanical analysis (DMA) of the PU substrate revealed that the PU softened as the temperature increased. Therefore, by increasing the pressure of the air injected into the flame spray torch from 35 kPa to 69 kPa, the particles impacted a stiffer substrate. This led to increased deformation of the particles into splats upon impact, improved interlocking, and the overall coating had lower porosity and lower electrical resistance. The results obtained indicated that coating properties are sensitive to both thermal spraying parameters and temperature distribution within the substrate when depositing on elastomeric materials. The effect of torch stand-off distance on coating properties was also evaluated. It was found that higher air pressure can cool the substrate and, therefore, allow for a decrease of the stand-off distance. As a result of shorter stand-off distances, a coating with lower porosity and electrical resistance was deposited.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».