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Enregistrement W2620910739 · doi:10.1088/1742-6596/843/1/012063

Tribological behaviour of plasma nitrided cast iron D6510 and cast steel S0050A under the inclined-impact sliding condition with extremely high contact pressure

2017· article· en· W2620910739 sur OpenAlexaff
Chen Zhao, J. Zhang, Xueyuan Nie

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceCast ironNitridingTribologyMetallurgyHardnessIndentation hardnessCrackingLayer (electronics)Composite materialSurface layerDiffusionMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasma nitriding as a surface modification was applied on two substrate materials: cast iron D6510 and cast steel S0050A. After measurement of the friction coefficients of the treated samples using a pin-on-disc tribotester, an inclined impact-sliding wear tester was utilized to investigate their tribological behaviour under tilting contact with extremely high contact pressure. While numerous surface fatigue cracks, severe chipping, and peeling of the compound layer were observed for the treated cast steel sample, the treated cast iron sample had far fewer surface fatigue cracks without chipping or peeling of the compound at the same test condition. The governing mechanisms of the treated cast iron sample's superior resistance to surface fatigue failure were revealed by studying the cross-sectional hardness and nitrogen concentration profile. Energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS) analysis indicated that the treated cast iron sample had a smaller nitrogen concentration gradient, which led to a smaller hardness gradient as measured. The results suggest that a smaller hardness gradient between the compound layer and the diffusion zone and a thicker hardened case was able to improve the wear resistance and surface fatigue cracking resistance against high contact loads. Moreover, the smaller friction coefficient of the treated cast iron sample could also be beneficial for improving the wear resistance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,196
Score d'incertitude au seuil0,501

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,220 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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