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Enregistrement W4389552891 · doi:10.1021/acs.langmuir.3c02194

Work of Adhesion Analysis for Metal-Substituted W<sub>4</sub>C<sub>4</sub> Carbides in a Cobalt Matrix

2023· article· en· W4389552891 sur OpenAlexafffund
P. Aghdasi, Dongyang Li

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced materials and composites
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsCompute Canada
Mots-clésCarbideCobaltHardfacingMaterials scienceMetalMetallurgyWork functionComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The density of WC, which is greater than that of metals, can be reduced by partially substituting heavy W with metals, e.g., Mo and Cr, while retaining the desired strength. This makes them effective as reinforcements for hard-facing overlays and tool alloys, as they can be homogeneously dispersed in the metal matrix. Since it is unclear if the modified WC has good interfacial bonding with metals such as cobalt, one of the typical metal matrixes for hardfacing overlays, the interfacial bonding between cobalt and WC doped with Mo and Cr, respectively, was investigated via first principle calculations. The selected interfaces having the lowest interfacial mismatches with both HCP and FCC cobalt are (11 2 0) Carbide //(001) Co, (10 1 0) Carbide //(100) Co, (10 1 0) Carbide //(110) Co, and (0001) Carbide //(110) Co . The characteristics of created interfacial connections were analyzed using methods such as the electron localization function, electronic density of states, bond order, and net charge. It is demonstrated that WC carbides partially substituted with Mo and Cr (called (W 4– x, M)C 4, M = Mo or Cr) are adherent to Co as strong as or even better than that of mono-WC. The metal-substituted or doped W 4 C 4 carbides are promising candidates as reinforcements for hardfacing overlays, cutting tools, and bearings without interfacial bonding concerns.

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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

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)0,0030,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations19
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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