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Enregistrement W4312740175 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2018p0604

Development of Protective Thermal Spray Coatings for Lightweight Al Brake Rotor Discs

2018· article· en· W4312740175 sur OpenAlexaff
Dominique Poirier, Jean-Gabriel Legoux, Éric Irissou, Danick Gallant

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBrake Systems and Friction Analysis
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceThermal sprayingCoatingCorrosionTemperature cyclingMetallurgyComposite materialTribologySpallGas dynamic cold sprayCast ironAluminiumThermal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper reports on the performance evaluation of stainless steel (SS) thermal spray coatings aimed at shielding lightweight aluminum (Al) brake rotor disks from excessive heat and providing an adequate tribological surface in contact with brake pads. Coating wear, corrosion and heat resistance performances were evaluated using pin-on-disk, cyclic corrosion tests and thermal cycling using a custom laser rig, respectively. Arc spray optimized coatings displayed lower or equivalent wear rates when compared with the baseline gray cast iron disks, with similar frictional behavior. However, arc spray coating exhibited low adhesion which limits the maximum coating thicknesses achievable and leads to early coating spalling after about 1000 thermal cycles. Arc sprayed coatings also corroded and delaminated under corrosion tests. Optimized cold spray coatings present high corrosion resistance and could resist above 10,000 thermal cycles without spalling. However, cold spray coatings exhibit wear rates at least 4 times those of the cast iron. Taking advantage of both types of coatings, it was found that the production of a duplex coating made of a cold spray bond coat and an arc spray top coat could meet the requirements for protecting Al disks, with near 50% weight reduction.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2018
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