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Enregistrement W4303954684 · doi:10.3390/met12101686

Wear-Resistant Fe6AlCoCrNi Medium-Entropy Alloy Coating Made by Laser Cladding

2022· article· en· W4303954684 sur OpenAlexaff
Ke Chen, Hongbo Pan, Mingyu Wu, Xianfa Wang, Dongyang Li

Notice bibliographique

RevueMetals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesChina Postdoctoral Science Foundation
Mots-clésCoatingMaterials scienceComposite materialAlloyWear resistanceAbrasion (mechanical)Metallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

An Fe6AlCoCrNi medium-entropy (MEA) coating was coated on a steel substrate by laser cladding. The micro-structure, crystal structure, phases, and wear properties of the coating were investigated. The coating was mainly composed of a dendritic face-center cubic (FCC) phase, which showed preferred crystal orientation of <2 0 0>, normal to the coating surface, and a body-center cubic (BCC) phase. The MEA coating exhibited satisfactory rigidity with superior wear resistance at different loads and temperatures, much higher than that of the steel substrate. When the test temperature increased from 293 K to 573 K, the coefficient of friction (COF) of the coating markedly decreased from about 0.75 to 0.35; a large decrease in wear was also observed. The wear mechanism of the MEA coating was abrasion wear at room temperature, while the wear of the coating at high temperatures involved considerable oxidation, which enhanced the wear resistance of the coating.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0020,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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