Mechanical Behavior and Sliding Wear Studies on Iron Aluminide Coatings Reinforced with Titanium Carbide
Notice bibliographique
Résumé
Wear-resistant iron aluminide-based composites were coated on steel substrates with the High-Velocity Oxy-Fuel (HVOF) technique using ball milled Fe3Al and TiC powders as feedstock. The phase composition, microstructure, microhardness, elastic modulus and dry sliding wear performance of unreinforced Fe3Al and Fe3Al–TiC composite coatings (reinforced with 30 and 50 vol. % TiC particles) were evaluated in order to reveal the relationship between the mechanical and tribological behaviors. Compared to the unreinforced coatings, the composite coating with 30 vol. % TiC particles exhibited much greater hardness and higher elastic modulus. The increase of the elastic modulus of the composite coatings did not result in deterioration of sliding wear behavior. The addition of 50 vol. % TiC resulted in a further increase in hardness, however, both composite coatings showed the same elastic modulus. The fractured cross sectional surface of the unreinforced coating showed a weakly bonded microstructure promoting delamination in wear tests, whereas the composite fractured surface showed strong mechanical bonding between the matrix and carbide particles, leading to better cohesion. The Fe3Al–TiC coatings showed almost three orders of magnitude higher wear resistance under the dry sliding wear test compared to the unreinforced coatings.
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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 ».