Development of light composite materials with low coefficients of thermal expansion
Notice bibliographique
Résumé
Composite materials based on aluminium are used in different fields where weight, thermal expansion, and thermal stability are key requirements. The aim of the present study was to develop a universal method and scientific approach for evaluating the design of lightweight, Al matrix composites with low coefficients of thermal expansion (CTE) and high dimensional stability, and to produce such composites using the vacuum plasma spray (VPS)process. The methodology is general and could be applied to other composite systems. The VPS-produced Al and Al alloy 6061 based composites were reinforced with a variety of ceramic particles including Si3N4, B4C, TiB2, and 3Al2O3.2SiO2. These composites have low CTE values ((12–13)×10-6 K-1), similar to that of steel, and high dimensional stability (capable of keeping dimensions stable with changes in temperature). They have low porosity (98–99%dense) and a uniform distribution of the strengthening particles. Hot rolling of the VPS-formed composites, followed by heat treatment, resulted in a significant improvement in the mechanical properties. Deformed and heat treated 6061 based composites, containing 20 wt-%TiB2 and 40 wt-%3Al2O3⋅2SiO2, showed excellent mechanical properties (ultimate tensile strength 210–250 MPa, elongation >4%).
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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 | 0,001 | 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 ».