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Enregistrement W4379615452 · doi:10.20944/preprints202306.0566.v1

On the Applicability of Modified Water Based Ysz Suspensions to Produce Plasma Sprayed Columnar Coatings

2023· preprint· en· W4379615452 sur OpenAlexaff
Amirhossein Yaghtin, Maryam Yaghtin, Pooria Najafisayar, Zhaolin Tang, Tom Troczynski

Notice bibliographique

RevuePreprints.org · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDispersantMaterials scienceYttria-stabilized zirconiaMicrostructureSuspension (topology)Substrate (aquarium)Cubic zirconiaDeposition (geology)Chemical engineeringSurface roughnessSurface finishThermal sprayingComposite materialCoatingCeramicDispersion (optics)SedimentOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, applicability of the modified water-based yttria stabilized zirconia (YSZ) suspensions, including different dispersants, to produce plasma sprayed coatings with “columnar microstructure” is investigated. The effects of processing parameters like suspension liquid phase ethanol content, change of substrate roughness, and spray distance on the resulting coatings morphologies are investigated. The results showed that increasing ethanol concentration, substrate surface roughness, and the spray distance promote formation of coatings with columnar structure. Moreover, application of modified water-based suspensions including α-Terpineol dispersant has led to deposition of columnar coatings with comparable morphologies of coatings deposited from ethanol-based suspensions.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge 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 enseignants0,303
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,313
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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