A contribution to the study of cold gas dynamic spraying of copper: influence of the powder characteristics on the mechanical properties of the coating
Notice bibliographique
Résumé
The cold gas dynamic spray process developed in the middle of the 80’s reached the industrial stage in development. Even so, many scientific investigations still go on. The nature of the bond between the coating and the substrate is the subject of some controversy. The development of the process will be improved by understanding how the properties of the powder and the mechanical properties of the substrate influence the bonding process. This study analyses the basic dynamics of the process when copper is sprayed. • The one dimensional isentropic model of the gas behaviour in a Laval type nozzle allows evaluating the effect of the gas stagnation pressure P0 and temperature T0 on the impact velocity and temperature of the powder particle. • The analysis of single splats on two substrates (aluminium and steel) shows the influence of the substrate on the deformation of single particles and the influence of the impact speed on the impact shape. • Coatings are made of with powders with a specific size distribution. Two copper powders with a different size distribution are compared based on the deposition efficiency (D.E.) and the mechanical properties of the coating. The mechanical properties tested are the microhardness, the bond strength and the nanohardness. • X-ray diffraction will show that the two powders have an initial very different microstructure. The consequence of this is a different deformation mechanism during the coating build up. • An Auger analysis of the interface has shown the presence of diffusion zone when copper was sprayed on the Al and TA6V substrate. It appears that the size distribution will determine the final impact conditions of the powder. The microstructure of the powder and the oxide content of the powder yield different deformation processes and may explain the differences in D.E. and mechanical properties. The Auger analysis of the interface has yielded diffusion zone that were not expected but some mechanisms under impact loading can explain their presence./ Le procédé de projection thermique à froid a été développé dans le milieu des années 80 et il arrive au stade industriel. Néanmoins, plusieurs développements scientifiques sont encore en cours. La nature du lien entre la poudre et le substrat est toujours l’objet de certaines controverses. Le développement futur du procédé nécessite une bonne compréhension de l’influence de la poudre et des propriétés du substrat sur le mécanisme d’adhérence. Cette étude va mettre en évidence les principaux facteurs influençant la projection de cuivre. • Le modèle unidimensionnel isentropique du gaz parfait dans une buse convergente/ divergente permet de déterminer l’influence de la pression de stagnation et de la température de stagnation sur la vitesse et la température d’impact des particules de poudre. • L’analyse d’impact unique sur les substrats d’acier et d’alliage d’Al (AA2014) montre l’influence du substrat sur la déformation des particules de poudre. La vitesse d’impact a une conséquence importante sur la forme d’une particule projetée sur une surface. • Les revêtements sont fabriqués à partir de poudre avec une granulométrie donnée. Deux poudres avec une distribution de taille différente sont comparées par leur rendement de déposition et les propriétés mécaniques des revêtements obtenus. Les propriétés mécaniques testées sont la microdureté, l’adhérence et la nanodureté. • La diffraction par rayons-X montre que les deux poudres ont initialement une microstructure très différente. Lors de l’impact, les deux poudres vont se déformer de manière différente et ceci se traduit dans la microstructure. • La spectroscopie Auger montre qu’une zone de diffusion s’est formée à l’interface entre le cuivre et les deux substrats d’Al et de TA6V. La distribution de taille des poudres a une influence considérable sur la vitesse et la température d’impact des particules de poudres mais il apparaît que d’autres facteurs ont aussi énormément d’influence. Le taux d’oxyde dans la poudre a une influence très importante sur le rendement et l’adhérence du dépôt. Les deux poudres projetées ont une microstructure initiale très différente et ceci se traduit par une déformation différente des particules de poudre dans le revêtement.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».