Procédé de projection à froid interne et caractérisation des revêtements résultants : application au moteur d'automobile
Bibliographic record
Abstract
Dans un cadre de recherche pour diminuer la consommation des vehicules et donc pour limiter les emissions de gaz, une des solutions les plus accessibles techniquement et economiquement consiste a diminuer les pertes par frottement de maniere generale au sein meme des moteurs, et en particulier au niveau du poste Segments/Piston/Chemise (SPC), qui represente, a lui seul, pres de la moitie de ces pertes, et ceci aussi bien pour les motorisations essence que diesel. Afin de trouver des nouveaux revetements dans les cylindres des blocs moteurs, le nouveau procede dit de projection a froid a ete adapte a la projection interne. Le travail de cette these a consiste a developper un pistolet de projection a froid interne et a etudier les depots obtenus par la buse developpee. La premiere partie de cette these fut de concevoir un pistolet de projection a froid. Base sur une etude des geometries des buses de projection dite de De Laval, une nouvelle injection de la poudre a ete proposee. Cette geometrie permet de reduire considerablement l'encombrement de la buse de projection. Ainsi une buse capable de rentrer dans un cylindre de moteur a ete concue fabriquee et validee par les depots obtenues. Par ailleurs, les simulations numeriques des ecoulements dans les buses ont permis de determiner comment optimiser chaque parametre geometrique du divergent pour obtenir une vitesse des particules optimales. La seconde partie de la these etudie les revetements qu'il est possible d'obtenir avec la buse interne. Des depots de fer et de bronze ont ete obtenus. Pour lancer les bases des prochains depots developpes, les parametres de projection et l'obtention de depots composites ont ete etudies. Les essais menes ont soulignes les difficultes pour obtenir les depots composites, mais ont montre aussi leurs avantages au niveau de leurs proprietes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".