Reactive friction stir processing of AA 5052–TiO<sub>2</sub> nanocomposite: process–microstructure–mechanical characteristics
Notice bibliographique
Résumé
Friction stir processing (FSP) is a solid state route with a capacity of preparing fine grained nanocomposites from metal sheets. In this work, we employed this process to finely distribute TiO2 nanoparticles throughout an Al–Mg alloy, aiming to enhance mechanical properties. Titanium dioxide particles (30 nm) were preplaced into grooves machined in the middle of the aluminium alloy sheet and multipass FSP was afforded. This process refined the grain structure of the aluminium alloy, distributed the hard nanoparticles in the matrix and promoted solid state chemical reactions at the interfaces of the metal/ceramic particles. Detailed optical and electron microscopic studies showed that the microstructural homogeneity was improved with repetition of FSP up to four passes. The average grain size of the nanocomposite was ∼2 μm, while nanometric MgO and Al3Ti particles were formed in situ and homogenously distributed in the metal matrix. Mechanical characterisations showed that the yield strength and elongation were increased from 93±5 MPa and 13·8 to 117±3 MPa and 25·3 after employing four-pass FSP. Fractographic studies also revealed that agglomerated TiO2 particles could operate as sites of crack initiation and propagation, which led to brittle fracture. By increasing the number of FSP passes, the agglomerates were disappeared and the ductility was enhanced remarkably.
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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 ».