MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W7067038784

Laser consolidation: a novel additive manufacturing process for making net-shape functional metallic components for various applications

2017· article· en· W7067038784 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueNational Research Council Canada (Government of Canada) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePesticide Residue Analysis and Safety
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsolidation (business)Process (computing)Manufacturing processMicrostructureLaserSelective laser sinteringNear net shapeSurface roughness
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Laser consolidation (LC) is a novel additive manufacturing process being developed by the National Research Council Canada (NRC) at its London facility. LC offers unique capabilities in the production of net-shape functional metallic parts requiring no further post-processing. NRC's LC technology has achieved dimensional accuracy of up to +/-0.05 mm with a surface finish up to 1 µm Ra (depending on the materials used in the manufacturing process). The LC process differs from other additive manufacturing technologies by its high precision deposition system that can build functional parts or build features using various alloys and high performance materials on top of an existing part. In this presentation, laser consolidation of various high performance materials (such as Ni-alloys, Co-alloys, Ti-alloys and Al-alloys) will be discussed in respect to their unique microstructure and mechanical properties (including fatigue/fracture properties). The examples will be given on building complex functional components and repairing parts otherwise unrepairable for aerospace, defense and other applications.

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)0,000
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,141 · 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
GenreMéthodes

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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNational Research Council Canada (Government of Canada)Même sujetPesticide Residue Analysis and SafetyTravaux en français237 207