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Enregistrement W4402154544 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2024p0643

Deposition and Characterization of Thermally Sprayed Metallic Coatings onto Polymer Reinforced Carbon Fiber Composites

2024· article· en· W4402154544 sur OpenAlexaff
Dilkaram S. Ghuman, Marie-Laurence Cliche, Bruno C. N. M. de Castilho, Fadhel Ben Ettouil, Christian Moreau, Chunzou Pan, Pantcho Stoyanov

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Wear Analysis
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialCoatingThermal sprayingTinCarbon fiber reinforced polymerLayer (electronics)PolymerSurface roughnessCopperPlating (geology)Composite numberMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbon fiber (CF) composites are widely used in the aerospace industry due to their light weight and favorable mechanical properties. Nevertheless, applying protective coatings (e.g. erosion resistance) through thermal spraying presents specific challenges with defects such as distortion, oxidation, and poor coating adhesion. This study presents a new technique that combines electroless plating processes and thermal spray for depo-siting metals onto polymer-reinforced composites. Samples of low melting polyaryletherletone (LMPAEK) thermoplastic polymer reinforced with carbon fibers aligned in the normal direction (ZRT film) are plated (with copper, silver, or nickel) to provide an adhesion layer for the thermal spray processes. Subsequently, pure tin and titanium (i.e. Ti-6Al-4V) is deposited on the samples using High Velocity Air-Fuel (HVAF) and atmospheric plasma spray (APS) processes. Cross-sections of the resulting coatings are compared, and the materials are characterized for surface roughness, cracks and pores.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,410

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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