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Enregistrement W4403901777 · doi:10.1016/j.jalmes.2024.100121

Enhancement of material properties of SS 316 L base metal by TIG cladding process

2024· article· en· W4403901777 sur OpenAlexfundno aff
Varun Kumar A, Emel Taban

Notice bibliographique

RevueJournal of Alloys and Metallurgical Systems · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Alberta
Mots-clésBase metalCladding (metalworking)Materials scienceGas tungsten arc weldingBase (topology)MetallurgyMetalComposite materialWeldingArc weldingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Tungsten Inert Gas (TIG) welding process was utilized to apply stainless steel (SS) 304 filler cladding onto the stainless steel (SS) 316 L base metal. This cladding resulted in an enhancement of the base metal's properties. An optical study and scanning electron microscope (SEM) analysis conducted to investigate the metallurgical properties revealed refined grain structures, indicating improved deposition of the SS 304 filler. The optical survey classified the different zones as base metal, weld metal, and transition line, with the transition line distinguishing the deposition of the filler metal through the cladding process. The refined grain structures, optimal process parameter selection (current, gas flow rate, and travel speed at a minimal level), and double-pass cladding have significantly influenced microhardness and tensile test values. The cladding of SS 304 fillers on SS 316 L alloys demonstrated improvement in the microhardness and tensile properties by 42.5 % and 13.2 %, respectively. Further investigation into the nozzle gun's heat input, current, and travel speed showed that maintaining a consistent travel speed with a steady heat source had a substantial impact on the material properties of the base metal.

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 enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,487

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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