Surface Modification of SiC Reinforcements & its Effects on Mechanical Properties of Aluminium Based MMC
Notice bibliographique
Résumé
Aluminum (A356)-SiC metal matrix composites were fabricated by using liquid metallurgy route. To improve the interfacial bonding between the Al and SiC, an attempt has been made to coat the SiC particles with Ni and Cu. Electroless process was used for coating the reinforced particle. This surface modification due to electroless coating on SiC particles was confirmed with SEM/ EDS analysis. Processing parameters such as melt temperature, stirring speed, stirring time, and preheating temperature were optimized. SiC content in Al-SiC MMC were taken from 5 to 15% and effect of Ni and Cu coating was studied using hardness measurements. Influence of coated SiC particles in Al-SiC showed significant improvement in hardness values. Moreover, micro structural examination clearly demonstrated that Cu coating on SiC particles resulted in good metallurgical boding as compared to SiC particles with Ni coating. As a result, the hardness values of Al-SiC (Cu) exhibited better hardness values as compared to Al-SiC (Ni) MMCs. As expected, high SiC content in types of Al-SiC MMCs showed high hardness values as compared to low SiC content and base alloy. The present investigation suggests that Cu coating on SiC particles are more suitable as compared to Ni coating on SiC particles to synthesis Al-SiC MMCs.
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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 ».