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Enregistrement W4402813923 · doi:10.1016/j.corcom.2023.12.001

Influence of friction stir processing (FSP) on arc directed energy deposited 316 L stainless steel: A corrosion science study

2024· article· en· W4402813923 sur OpenAlexafffund
Khashayar Morshed-Behbahani, Amir Hadadzadeh, A.P. Gerlich, Ali Nasiri

Notice bibliographique

RevueCorrosion Communications · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Welding Techniques Analysis
Établissements canadiensUniversity of WaterlooDalhousie University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaDalhousie UniversityCanada Research ChairsUniversity of MemphisOcean Frontier InstituteHerff College of Engineering, University of Memphis
Mots-clésFriction stir processingMetallurgyMaterials scienceCorrosionArc (geometry)Micro arc oxidationPitting corrosionAluminiumMicrostructureEngineeringMechanical engineeringMagnesium alloy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Friction stir processing (FSP) was employed as a post-printing surface modification technique to enhance surface properties of arc-directed energy deposited 316 L austenitic stainless-steel parts. Corrosion properties and passivity of stir zone and base metal were investigated in 3.5 wt.% NaCl solution. Results reveal a gradual improvement in corrosion protection ability of formed passive film on the alloy's surface over time. Specifically, FSPed region exhibited superior passive behavior and uniform corrosion resistance compared to base metal. This improvement was attributed to a more homogeneous microstructure of stir zone, which hindered micro-galvanic coupling effect. However, it was observed that FSP-treatment did not effectively impede the propagation of pitting corrosion.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,664
Score d'incertitude au seuil0,815

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,278 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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