High Pressure Water-Jet Technology for the Surface Treatment of Al-Si Alloys and Repercussion on Tribological Properties
Notice bibliographique
Résumé
Recent developments in high pressure water-jet technology have brought the process to the forefront as a means of surface treatment. Water jet technology offers cleaning, cutting, processing as well as potential refinement of surface properties. By adapting the process parameters the surface characteristics can be changed while the profile remains the same. In the present study, water-jet technology was used for the surface treatment of Al-Si alloy to investigate its effect on tribological properties. Dry sliding wear behavior was investigated against AISI 52100 bearing steel ball using a reciprocating ball-on-flat configuration. Optical microscopy examination reveals that ploughing of grains, transgranular and intergranular propagation of cracks; are the mechanisms by which material is removed during water jet treatment. While, on the other hand, SEM observation of the wear track reveals that plastic deformation and delamination are the dominant wear mechanism during the wear process. Water jet treatment was compared to hot isostatic pressing in terms of its effects on wear resistance and surface porosity of Al-Si alloy. It was found that, hot isostatic pressing reduces the total amount of porosity at the expanse of hardness while water jet treatment produces a compressed surface having higher hardness and compressive residual stress, which ultimately increases wear resistance.
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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 ».