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Enregistrement W7037707521

Electro-spark Deposition Process for Fine Structures and New Materials Coating

2023· dissertation· en· W7037707521 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueUWSpace (University of Waterloo) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Treatment and Coatings
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInconelCoatingDeposition (geology)Layer (electronics)Substrate (aquarium)ElectrodeElectrical conductorRaw materialScrapProcess (computing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The electrospark deposition (ESD) process can be used in industry to apply coatings and repair components. It uses a rod-shaped conductive material as the raw material for the electrode, which is melted by the high temperature of the process of discharging to form an electric spark during contact with the substrate, which is then transferred and solidified to the substrate surface. The speed of this process is also accompanied by the melting of the substrate surface, which fuses with the electrode material to give a mixed layer at the interface between the coating and the substrate. However, the deposition process is extremely fast and thus the heat input is small, which has little to no effect on the properties of the substrate.
\n
\nBecause the temperature at which electrical sparks are generated is much higher than the melting point of all materials, ESD can make coatings from almost any conductive material. Some materials can also be manufactured into thick buildups with ESD. This process can be treated as an additive manufacturing technique, which can be used to perform the structural repair of damaged parts with fine structures, such as thin wall geometries, thus reducing the cost of replacement parts and reducing the scrap waste of damaged parts. The repair of damaged thin-walled structures with Inconel 718 is described in Chapter 3 of this report, which includes optimization of parameter sets during the manufacturing, and analysis of microstructure, microhardness, and heat-affected zone (HAZ).
\n
\nThe high temperature in the process of manufacturing a coating with ESD melts the electrode and the substrate, but if there is a conductive interlayer between the two, such as a layer of metal powder, the high temperature of the spark will melt the powder instead, which then fuses and solidifies on both the substrate and electrode so that the transfer of electrode material can be prevented. Therefore, ESD will be used to fabricate the M/HEA coating using powder as the interlayer that will be presented in Chapter 4, as well as the optimization of the manufacturing process, and analysis of microstructure, as well as the wear resistance of M/HEA coating fabricate using electrospark powder deposition (ESPD).
\n
\nSome application trials with ESD are performed and will be presented in Chapter 5, which describes the repairing of thin walls using manual ESD and automated ESD. The fabrication of high entropy alloy (HEA) coatings with the conventional ESD process will also be presented as a HEA coating trial, along with the discussion of microstructure, microhardness, and the wear resistance of this HEA.

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.

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 enseignants0,110
Score d'incertitude au seuil0,954

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,200 · 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