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Enregistrement W7132627550

PolyCSAM: boosting Cold Spray Additive Manufacturing into full-scale production: a joint Canadian venture launches a new facility with an innovative hybrid approach to cold spray additive manufacturing

2020· article· en· W7132627550 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Éric Irissou, Manuel H. Martin, Luc Pouliot, Fernanda Caio, Sylvain Desaulniers

Notice bibliographique

RevueNPARC · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGas dynamic cold sprayNozzleCoatingMelting pointSpray nozzleShot peeningFusionProcess windowExtrusionMetal powder
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The global market for 3D printing, or additive manufacturing, of metal-based parts was estimated to be US $774 million in 2019 and is projected to reach over US $3 billion by 2024, yielding a compound annual growth rate (CAGR) of 32.5% from 2019 to 2024[1] with powder bed fusion being the dominant technology. Cold spray is a powder metal consolidation technique that has been primarily recognized as a coating process [2-3]. However, it has core attributes common to conventional direct energy deposition metal additive manufacturing (AM), with the important distinction of operating at comparatively "cold" conditions. Instead of melting the powder or wire, the metal powders in the cold spray process are accelerated to supersonic velocities through a nozzle aimed at the point of deposition. Upon impact of the particles, the high kinetic energy causes plastic deformation for mechanical interlocking and metallurgical bonding as a layer of material builds up. Practically, at temperatures far below the melting point, this solid state process prevents undesirable material transformation such as phase changes, oxidation, chemical reactions, or cracking, commonly observed in most metal AM processes involving melting and materials undergoing rapid solidification. The low heat input in the cold spray process further reduces thermal load effects on the substrate, enabling repairs without inducing undue stresses in the substrates [4-5]. Moreover, it is well suited for multi-material buildups and generates high "build" rates, thus overcoming the slow productivity of conventional AM processing. Finally, the cold spray process operates under normal atmospheric conditions and is thereby inherently scalable to large parts as no inert or vacuum printing environment is required. These characteristics of cold spray give rise to a new degree of freedom to AM that leads to innovation in manufacturing.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,187 · 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.

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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