MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4377019151 · doi:10.1088/1757-899x/1281/1/012020

Measurements of deposition rate and droplet temperature in GMAW of aluminum alloys

2023· article· en· W4377019151 sur OpenAlexaff
Rishiekesh Ramgopal, Zhaoyang Yan, Kevin S. Scott, Shujun Chen, Patricio F. Méndez

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGas metal arc weldingJoule heatingMaterials scienceDeposition (geology)AluminiumMetallurgyConsumablesWeldingAlloyArc (geometry)Arc weldingComposite materialChemistryMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This article explores the reason behind the higher deposition rate in Mg-containing aluminum alloys in gas metal arc welding (GMAW). Experiments performed on ER1100 (Mg-free alloy) and ER5183 (high Mg alloys) measured current, wire feed speed, and droplet temperature. A non-linear analysis of Joule heating at the electrode extension and an analysis of the power needed to heat the consumable to the droplet temperature were performed. Analysis revealed that Joule heating is two orders of magnitude smaller than what was necessary for the higher wire feed speed. The droplet temperature measurements were done for the first time for both consumables under identical conditions, which revealed that ER5183 had a lower droplet temperature than ER1100 by almost 350 K.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,388

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,202 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueIOP Conference Series Materials Science and EngineeringMême sujetWelding Techniques and Residual StressesTravaux en français237 207