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Enregistrement W4388950574 · doi:10.53063/synsint.2023.33173

Ablation behavior of ZrB2–SiC–Si composites with WC and MoSi2 additives coated through SPS on graphite

2023· article· en· W4388950574 sur OpenAlexvenueno aff
Mehran Jaberi Zamharir, Mohammad Zakeri, Zahra Jahangiri, Ahad Mohammadzadeh

Notice bibliographique

RevueSynthesis and Sintering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced ceramic materials synthesis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMaterials and Energy Research Center
Mots-clésMaterials scienceCoatingComposite materialGraphiteAblationLayer (electronics)Spark plasma sinteringComposite numberMicrostructureSubstrate (aquarium)CeramicPorositySinteringOxideMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intention of this paper is to investigate the resistance to ablation of shielding composite coatings built with ultra-high temperature ceramic materials on graphite substrate. To apply the coating on the graphite, the spark plasma sintering route was employed. The applied monolayer coatings had the base compositions of ZrB2–SiC–Si with the additives of WC and MoSi2, both in the same contents of 1.25 and 3.75 vol%. The outcomes achieved from the ablation tests by oxyacetylene flame showed that applying the protective composite coatings notably enhances the resistance to ablation of the substrate made of graphite. The coating containing more of WC and MoSi2 additives had better performance in terms of ablation resistance in 30-210 seconds. The formation of an oxide layer of (Zr,Si)O2 at the beginning of the ablation process and creating a layer with a porous microstructure on the composite coating surface functioned as a barrier against the destruction and erosion of the inner parts during longer ablation times.

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)0,0010,000

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 GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · 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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