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Enregistrement W2617737941 · doi:10.11159/mmme17.111

Forming Gears from ZA-27 Zinc Alloy Using Semi-Solid Slurry SqueezeCasting Process

2017· article· en· W2617737941 sur OpenAlexvenueno aff
Thawatchai Plookphol, Somjai Janudom, Supakit Vongcharoenpon

Notice bibliographique

RevueProceedings of the World Congress on Mechanical, Chemical, and Material Engineering · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlurryAlloyMetallurgyCastingMaterials scienceZincProcess (computing)Computer scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Semi-solid metal processing has been developed for years.The semi-solid metal processing can be classified into two types, thixoforming and rheocasting.In recent years, the rheocasting process gains more attention from the industries since it has a lower capital cost and materials cost.Several rheocasting techniques have been invented for preparing semi-solid metal slurries for casting.Gas Induced Semi-Solid (GISS) is a new semi-solid slurry preparation technique recently developed [1].In the GISS technique, fine inert gas bubbles are injected through a graphite diffuser into the molten alloy, causing a vigorous agitation and a rapid heat extraction from the molten metal, at early stage of solidification the semisolid structure is formed.The GISS technique can be used with many alloys to create semi-solid slurries, such as aluminum alloys, zinc alloys and tin alloys, and it can be used with conventional casting processes, such as die casting, squeeze casting and gravity casting [2,3].The purpose of present study is to evaluate a possibility of using the GISS technique and squeeze casting process for producing gears from a high strength Zn-Al alloy.Commercial ZA-27 zinc alloy with nominal chemical compositions of 27-28 wt.% Al, 2.0-2.5 wt.% Cu and the remaining Zn, was used in this study.Effects of rheocasting time and preheating die temperature on the completeness of gear specimens were evaluated.Nitrogen gas was used and the gas bubbles were introduced into molten ZA-27 alloy through a porous graphite diffuser at temperature 510 C for 10 and 15 s.Two preheating die temperatures, 270 and 300 C were used for preheating gear die set before squeeze casting was commenced.Semi-solid alloy slurry was squeezed in the die with a hydraulic compression pressure of 100 MPa for 30 s. Microstructural analysis and hardness testing were performed on the as-cast gear specimens.It was found that using rheocasting time both 10 and 15 s and preheating die temperature 270 C cannot produce complete gears.Some gear teeth were not completely formed since the cooling rate was too fast and solidification was completed before the alloy slurry could fill up the gear teeth die space.Complete gear specimens were successfully achieved when using rheocasting time 15 s and preheating die temperature 300 C.Average hardness of as-cast gear teeth and gear body was 68.3±2.7 and 69.6±1.1 HRB, respectively.Microstructures of gear teeth and gear body consisted of globular Al-rich α phase, surrounded by β, η and ε phases.Segregation with dendritic structure was formed on the rim of some gear teeth, with thickness of 0.5-1 mm.From the present study it can be concluded that it is possible to form ZA-27 zinc alloy gears using the GISS slurry squeeze casting process by appropriate control process parameters: the rheocasting temperature, the rheocasting time, and the preheating die temperature.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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