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Enregistrement W4413239693 · doi:10.47176/jwsti.2025.17

Effect of arc current of GTAW process on microstructural changes, hardness and tribological properties of Fe/NiCrMo composite coating

2025· article· en· W4413239693 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueJournal of Welding Science and Technology of Iran IWNT · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensIron Ore Company (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceGas tungsten arc weldingTribologyComposite numberMetallurgyCoatingCurrent (fluid)Arc (geometry)Composite materialProcess (computing)Arc weldingWeldingMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to improve hardness and wear resistance of St60 steel substrate, NiCrMo welding wire was coated on its surface using gas tungsten arc welding (GTAW) process.Welding characteristics were considered to create a coating with maximum hardness and wear resistance and minimum defects.The results showed that the microstructure of the composite coatings mainly contains of α-Mo, NiMo and blade phases.By increasing in the arc current from 90 to 110 A, porosity and non-uniformity in microstructure of the coatings increased and the sample coated with the arc current of 90 A showed a more uniform microstructure and fewer defects.The average hardness of the coatings was obtained in the range of 218-227 HB (substrate's hardness is approximately equal to 152 HB).The sample prepared with arc current of 90 A showed the least weight loss and the sample prepared with arc current of 110 A showed the greatest weight loss.The wear mechanism of the substrate was mainly abrasive wear and the wear mechanism of the coatings was mainly abrasive and adhesive wear, with the lowest wear products related to the sample prepared with arc current of 90 A and therefore, this sample showed the greatest wear resistance.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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