Cold-Sprayed WC-Ni-Cu MMC Coatings with Improved Hardness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cold-gas dynamic spraying (“cold-spraying”) at low pressure (1034kPa/150 psig) was used to fabricate WC-Ni-Cu metal matrix composite (MMC) coatings. Tungsten carbide (WC)- based powder was mechanically blended with nickel (Ni) and copper (Cu) powder at various compositions. X-ray diffraction (XRD), scanning electron microscopy (SEM), and Vickers micro-hardness testing were conducted on the cold-sprayed coatings. Image analysis was used to determine the WC content in the coatings. XRD profiles showed that no decarburization or oxidation of the WC reinforcing particles occurred in any of the coatings. The WC content in the coatings increased as the WC content in the powder increased, but did not increase further beyond 96 wt. % WC content in the powder blend. The results from Vickers micro-hardness testing confirmed that the coatings with the highest amount of WC had the highest hardness value. The coatings fabricated with a powder composition of 96 wt. % WC + 2 wt. % Ni + 2 wt. % Cu yielded a hardness of 385 ± 73 HV0.3/10 (n = 50). These results suggest that it is possible to use cold-spraying at low pressure to fabricate WC-based MMC coatings with improved hardness.
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.
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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 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 ».