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Enregistrement W2586810020 · doi:10.1115/imece2016-66612

Strength and Hardness Assessment of Copper and Copper Alloy Coatings on Stainless Steel Substrates

2016· article· en· W2586810020 sur OpenAlexaboutno aff
Mohamed Ibrahim, Khaled S. Al-Athel, Abul Fazal M. Arif

Notice bibliographique

RevueVolume 14: Emerging Technologies; Materials: Genetics to Structures; Safety Engineering and Risk Analysis · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKing Fahd University of Petroleum and Minerals
Mots-clésMaterials scienceCopperCoatingMetallurgyMicrostructureVickers hardness testIndentation hardnessAlloyHardnessSubstrate (aquarium)CorrosionScanning electron microscopeTribologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Coatings are extensively used in many areas including industrial and medical fields to serve various functions as corrosion resistance, wear resistance and antibacterial purposes. Copper and copper alloys are among the most widely applied coating materials for several industrial and medical applications. One of their widely used copper coating applications is in the antibacterial coating area. Most of the research done in this field focuses on the antibacterial behavior with no comprehensive assessment regarding their mechanical properties, such as hardness and adhesion strength. In this work, mechanical assessment of strength and hardness of pure copper and several copper alloys including Cu Sn5% P0.6%, Cu Ni18 Zn14 (German silver), and Cu Al9 Fe1 are studied experimentally and numerically. All coatings are deposited on stainless steel substrate disks of 25mm diameter by wire-arc thermal spraying at the center of advanced coating technologies, University of Toronto. All coatings are 150 microns in thickness, with two additional thicknesses up to 350 microns for Cu Ni18 Zn14 (German silver) and Cu Al9 Fe1. The effect of the coating thickness and composition on the mechanical properties is studied for all the copper and copper alloy samples with the varying thicknesses between 150 and 350 microns. Scanning Electron Microscope (SEM) is used to study the surface as well as the cross-sectional microstructure of the coatings. Vickers micro-indentation tests are used to evaluate hardness at various locations on the cross-section of the coating and the substrate. This is used to evaluate the effect of the deposition of the coating material, and the subsequent solidification, on the hardness of the coating layer as well as the substrate near the coating interface. Pull-off adhesion tests are performed to evaluate the effect of the coating composition and thickness on the strength of the coatings. Tests are carried out to compute the pull-off failure stress that causes the delamination between the coating and the substrate. Computational analysis will be used to calibrate the experimental data when available by means of finite element analysis. The preliminary pull-off tests show interesting results as the samples with lower coating thicknesses exhibit delamination at higher strengths. This is due to the increase in residual stresses in higher thicknesses building up during the deposition process. Some of the samples did not even fail at lower thicknesses of 150 microns. A comprehensive analysis between the adhesion strength and hardness will be very useful in understanding the effect of coating composition and thickness on the mechanical properties of the coating.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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