Dimple Grinding Coupled with Optical Microscopy for Porosity Analysis of Metallic Coatings
Notice bibliographique
Résumé
Dimple grinding is one of the steps used in a common method of preparing samples for transmission electron microscopy (TEM); the TEM sample preparation process also involves ion beam sputtering after the dimpling stage. During dimpling, a spherical depression is machined into the sample, leaving a thicker rim to support and facilitate sample handling. In this paper, an alternative application for dimple grinding is developed; dimple grinding combined with optical microscopy is utilized to quantify internal porosity present within coatings. This technique essentially permits three dimensional porosity quantification across the coating thickness using a simple polishing method which provides analysis of areas larger than those observed during standard cross sectional microscopy. The application of this technique to nine electroless nickel-phosphorus (Ni-P) coatings deposited on Mg substrates is demonstrated. An analysis linking medium P content in the Ni-P coatings and high coating thickness to lower porosity is also performed. The lowest porosity was observed for medium P content coatings (5.2 wt% P), while the largest porosity occurred for the high P content coatings (10.0 wt% P). Porosity levels decreased continuously with increasing coating thickness (from 28 µm to 57 µm).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».