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Enregistrement W4386884876 · doi:10.3390/coatings13091647

Low-Stress Abrasion of Novel Ni-P-Tribaloy Composite Coating

2023· article· en· W4386884876 sur OpenAlexaff
A. Mabrouk, Zoheir Farhat, Md. Aminul Islam

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrodeposition and Electroless Coatings
Établissements canadiensBC Innovation CouncilNational Research Council CanadaDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCoatingAbrasion (mechanical)AbrasiveComposite numberComposite materialParticle (ecology)MetallurgyToughnessAlloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Degradation of industrial machinery through wear can be mitigated with the deposition of protective coatings to reduce maintenance costs and prolong their service lifespans. Electroless nickel-based composite coatings is one possible method used to provide this protection. The addition of Tribaloy (CoMoCrSi alloy) particles has been found to produce composite coatings with high toughness. In this work, electroless Ni-P-Tribaloy composite coatings were plated on AISI 1018 steel substrates and subjected to low-stress abrasion tests following ASTM G65 standards to investigate the abrasion of the coating. The test was performed at 10 revolution increments, with a 45 N applied load, until coating failure was observed and the measured abrasion was reported as volume loss. The two Ni-P-Tribaloy coating samples lasted for 90 and 100 revolutions, exhibiting a wear rate of 0.170 mm3 per revolution, compared to 0.135 mm3 per revolution for the Ni-P coatings. The abrasive wear mechanism in the Ni-P-Tribaloy coating was found to be plowing of the matrix around the Tribaloy particles, followed by the removal of the particles once they are protruding, which subsequently contributes to the three-body wear of the coating. The particle removal was accelerated at the coating particle-matrix interface. It is concluded that the size of the Tribaloy is a major factor, and we recommend that further studies be carried out using finer particles to improve the wear resistance of the Ni-P-Tribaloy coating.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,224
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

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