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Enregistrement W4313435759 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2019p0578

Observation of a Redisposition Effect While Cold Spraying Sn-Al Mixed Powders onto Carbon Fibre Reinforced Polymers

2019· article· en· W4313435759 sur OpenAlexafffund
Andre C. Liberati, Hanqing Che, Stephen Yue, Phuong Vo

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueFlame retardant materials and properties
Établissements canadiensNational Research Council CanadaMcGill University
Organismes subventionnairesNational Research Council CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
Mots-clésMaterials scienceGas dynamic cold sprayTinCoatingPolymerAluminiumDeposition (geology)Composite materialCarbon fibersMetallurgyMetalFiber

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Single component tin coatings have been successfully cold-sprayed onto carbon fiber reinforced polymers. Coatings with mixed metal powders have also been sprayed to improve conductivity for lightning strike protection purposes. Test results indicate a noticeable improvement in deposition efficiency with the addition of a secondary metallic powder. This study examines the effect of aluminum powder additions in tin coatings. Following cold spraying of various Sn-Al mixtures over a wide range of gas pressures, unusual coating morphologies were observed. The study of these morphologies reveals two distinct deposition phases depending on spray pressure. The presence of submicron particles also supports the occurrence of a powder melting phenomenon during the spraying process.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0010,000

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 GPT0,208
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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