Diffusion Bonding of Austenitic Stainless Steel 316L to a Magnesium Alloy
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dissimilar metal combinations are often necessary when manufacturing a component in order to meet particular functional and engineering requirements or protect against environmental degradation. Stainless steels are used in a diverse range of applications due to their excellent corrosion resistance, formability and strength. The 316L stainless steel also shows good crashworthiness due to its high strain rate sensitivity which makes it suitable for the transportation industry. The joining together of the 316L steel and AZ31 magnesium alloy cannot be achieved using conventional fusion welding methods and therefore, diffusion bonding using interlayers was used to overcome the differences in their physical properties. The results show that Cu and Ni interlayers form a eutectic with the magnesium which enhances wettability and bond formation through isothermal solidification. The effect of hold time on the microstructural developments across the joint region was studied at a bonding temperature of 530oC and 510oC for the Cu and Ni interlayers respectively using a bonding pressure of 0.2 MPa. This preliminary investigation shows that by increasing the bonding time from 5 to 60 minutes results in a Cu-Mg and Ni-Mg eutectic phase structure forming along the bond interface. By holding the joint at the bonding temperature for 15 minutes initiates isothermal solidification of the joint and this was confirmed by DSC analysis. However, the movement of the solid/liquid interface on solidification pushes intermetallic phases into the center of the bond during the solidification stage. The intermetallics increase the hardness value of the bond interface and lower final bond strengths.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,002 | 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 découle