Improvement in Corrosion and Adhesion Resistance of a Al<sub>2</sub>O<sub>3</sub>-CeO<sub>2</sub> Nanocomposite Coating on the Aluminum Alloy AA6061 via Surface Pretreatment
Notice bibliographique
Résumé
In the present study, a surface pretreatment method consisting of KOH etching followed by oxide thickening in boiling water was used to improve the corrosion and adhesion resistance of the coating. The coating morphology on non-pretreated and pretreated Al substrates was characterized by means of scanning electron microscopy (SEM), atomic force microscopy (AFM) and water contact angle measurement. FT-IR spectra was obtained by Fourier transform infrared spectrometer. The corrosion resistance of the coating in 3.5 wt.% NaCl solution was evaluated with potentiodynamic polarization (PDP) and electrochemical impedance spectroscopy (EIS) techniques. The adhesion resistance of the coating was tested using ISO-2409 standard. Results show that KOH etching followed by oxide thickening in boiling water can effectively improves the corrosion resistance and durability of the coating. Besides, this surface pretreatment method can also improve significantly the adhesion resistance of the coating.
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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 ».