ARTÍCULO INDUSTRIAL: PROYECCIÓN EN FRÍO A BAJA PRESIÓN DE RECUBRIMIENTOS CUMPUESTOS DE CARBURO DE TUNGSTENO
Bibliographic record
Abstract
La proyección en frio (cold spray) ofrece ventajas como la portabilidad y bajo costo operativo, además, a diferencia de los procesos tradicionales de proyección térmica, no existen efectos térmicos sobre el sustrato ni sobre las partículas proyectadas como oxidación, tensiones residuales y/o transformaciones metalúrgicas obteniendo así recubrimientos densos que exhiben una fuerza de unión excepcional, lo cual permite que la técnica pueda ser empleada en una gran variedad de aplicaciones. En el presente trabajo se evaluó la factibilidad de proyección en frío de polvos de carburo de tungsteno modificados superficialmente con aluminio mediante deposición química de vapor y con cobre mediante galvanizado, para compararlos con técnicas de mezclado convencional. Se obtuvo con éxito recubrimientos de cada una de las materias primas seleccionadas, demostrando que la modificación superficial es un medio eficaz para elaborar en frío materiales que de otro modo no podrían ser proyectados y se determinó que los depósitos fabricados a partir de partículas recubiertas se caracterizan por un alto porcentaje de fase de carburo retenida y bien dispersada y además por una baja porosidad y presentan valores de dureza más altos que los obtenidos por técnicas de mezclado tradicional.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.012 | 0.003 |
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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".