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Enregistrement W4319969364 · doi:10.3390/coatings13020397

Antifouling Coatings Fabricated by Laser Cladding

2023· article· en· W4319969364 sur OpenAlex
Shuwen Wang, Yang Chen, Chunxing Gu, Qingyi Sai, Tianyu Lei, John N. Williams

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMarine Biology and Environmental Chemistry
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityNatural Science Foundation of Shanghai
Mots-clésBiofoulingMaterials scienceScanning electron microscopeDiffractometerCladding (metalworking)Composite materialLaserContact angleFabricationSurface energyLaser power scalingOpticsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser surface treatment is a very useful technology for the fabrication of functional surfaces. In this study, novel antifouling surfaces are fabricated by laser cladding of TC4 and Ni60 mixed materials in various mass ratios on the surfaces of 316L stainless steel substrates. Parametric studies are carried out to investigate the effects of the mixed powder mass ratios and laser cladding parameters on the antifouling performance of the laser clad coatings (LCCs). The antifouling mechanism of the LCCs is investigated by using the water contact angle/surface energy measurement, scanning electron microscope (SEM) surface observation, and phase composition analysis via XRD (X-ray diffractometer) testing. The experimental results show that the LCCs with Ni60/TC4 mass ratio of 3/7 has better antifouling performance in this study. The antifouling performance of the LCC decreases with the increase in laser scanning speed. Surface energy and surface topography have a significant effect on the antifouling performance of LCCs. In order to get the optimal antifouling performance of LCCs, the Ni60/TC4 mass ratio and laser cladding parameters should be optimized.

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.

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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,546

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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