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Enregistrement W7131061560 · doi:10.1115/imece2025-164150

Analysis of Variations in Glass Coating for Precision Forging of Titanium Components

2025· article· W7131061560 sur OpenAlexaff
Pascal Clément, Jocelyn Veilleux, David Rancourt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFritExtrusionCoatingViscosityForgingTitaniumLubricationLubricant

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The extrusion of titanium billets is a complex process that requires lubrication to reduce friction and protect the dies. Typical lubricant used in extrusion is glass frit, which reduces heat transfer, friction, and protects the billet from oxidation. However, lack of knowledge on the effects of the frit’s chemical composition and spray pulverisation parameters can lead to manufacturing defects. This study employs an exploratory approach to investigate variations in the semi-automated process of coating titanium billets in an industrial context. The approach involves examining the glass frit composition, pulverisation methods and dilution strategies to determine if there are variations and their possible impact on the billet before forging. Results indicate disparities in the alumina content of the glass frit and weight differences between good and bad batches. Also, the feedstock dilution method prior to its pulverisation has been identified as a potential source of spraying variation due to the non-Newtonian behavior. Finally, the pulverisation process analysis reveals that coating thickness is affected by flow rate and viscosity variation.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,610
Score d'incertitude au seuil0,605

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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