Wear and Galvanic Corrosion Protection of Mg alloy via Plasma Electrolytic Oxidation Process for Mg Engine Application
Notice bibliographique
Résumé
Sliding wear of magnesium (Mg) engine cylinder bore surfaces and corrosion of Mg engine coolant channels are the two unsolved critical issues that automakers have to deal with in development of magnesium-intensive engines. In this paper, Plasma Electrolytic Oxidation (PEO) process was used to produce oxide coatings on AJ62 Mg alloy to provide wear and corrosion protection. In order to optimize the PEO process, orthogonal experiments were conducted to investigate the effect of PEO process parameters on the wear properties of PEO coatings. The PEO coatings showed a much better wear resistance, as well as a smaller friction coefficient, than the AJ62 substrate. The galvanic corrosion property of AJ62 Mg coupled with stainless steel and aluminum (Al) was investigated via immersion corrosion test in an engine coolant. Applying PEO coating on Mg can effectively prevent the galvanic corrosion attack to Mg. Due to the small thickness of the PEO coating, the thermal conductivity of Mg would not be appreciably affected. The test results showed a great promising in wear and corrosion protection of Mg for Mg engine application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».