Effects of Silicon Content on the Microstructure and Mechanical Properties of Cobalt-Based Tribaloy Alloys
Notice bibliographique
Résumé
Cobalt-based Tribaloy alloys are strengthened mainly by a hard, intermetallic Laves phase consisting of Co3Mo2Si or/and CoMoSi; therefore, silicon content plays a large role in the microstructure and performance of these materials. In this research, the microstructures of two cobalt-based Tribaloy alloys that are largely different in Si content are studied using scanning electron microscopy (SEM) with an EDAX energy dispersive X-ray (EDX) spectroscopy, and X-ray diffraction (XRD), fatigue strength under rotating-bending test, mechanical behavior under nanoindentation, and hardness at room and elevated temperatures using a microindentation tester. It is revealed that with higher silicon content (2.6 wt. %), T-400 has a hypereutectic microstructure with Laves phase as primary phase, whereas with lower silicon content (1.2 wt. %), T-401 has a hypoeutectic microstructure with solid solution as primary phase. T-400, containing lager volume fraction of Laves phase, exhibits better fatigue strength, in particular, at high stresses, while T-401, with less volume fraction of Laves phase, has improved ductility, exhibiting better resistance to fatigue at low stresses. The hardness of both alloys decreases with temperature, and T-401 shows higher reduction rate. T-400 is harder than T-401.
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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) | 0,000 | 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 ».