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Enregistrement W4376881393 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2023p0179

Additive Manufacturing of Channels and Surface Features Using Wire-Arc Spray

2023· article· en· W4376881393 sur OpenAlexaff
Joshua Palumbo, Ramgopal Varma Ramaraju, S. Chandra

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePolyvinyl alcoholComposite materialMoldCoatingFabricationMetalScanning electron microscopeMetallurgyThermal spraying

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Developing a cost-effective fabrication method for devices containing metal channels with surface features on the submillimeter scale is essential for the development of novel, high efficiency micro-reactors and heat sinks. Traditional methods are limited by their high cost, low geometric accuracy, high energy consumption, and long processing times. This study presents a low-cost additive manufacturing method using twin wire arc spray to make surface features at the sub-millimeter scale. Water-soluble polyvinyl alcohol (PVA) paste is first placed onto a mold containing a negative of the desired surface features and allowed to cure. The cured PVA is removed from the negative and metal sprayed onto its surface. The deposited metal film was backed by epoxy for added rigidity. The PVA paste was then dissolved in a water bath, resulting in a metal surface with the surface features of the mold. Surface features with length scales as small as 200 μm were reproduced. Coating delamination was prevented by minimizing the temperature of the substrate during spraying by increasing the standoff distance and scanning speed of the spray torch.

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 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 enseignants0,311
Score d'incertitude au seuil0,819

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,214 · 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.

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
Publié2023
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