Development of nanocomposite coatings with improved mechanical, thermal, and corrosion protection properties
Notice bibliographique
Résumé
In this study, new composite coatings are fabricated and investigated for their applications as the metal coating. The studied coatings consist of two-layered composites with various nanoparticulates as fillers in a polymeric matrix (styrene acrylic). The first layer bonded to the steel plate uses a combination of zinc particles, multi-walled carbon nanotubes, and graphene nanoplatelets. For the second layer, hexagonal boron nitride with high electrical insulation properties is added to the matrix. The morphology of the nanoparticulates is conducted using a scanning electron microscope. The coefficient of thermal expansion, cathodic disbondment resistance, gas penetration, and scratch resistance of the coatings are evaluated. The corroded area on the cathodic disbondment test specimens reduced down up to 90% for the composite with zinc (20 wt%), multi-walled carbon nanotubes (2 wt%), and graphene nanoplatelets (2 wt%), compared to a specimen coated with a pure polymer. It is seen that the presence of nanoparticulates decreased gas permeation and thermal expansion of the matrix by 75% and 65%, respectively. The addition of nanoparticulates also enhanced scratch resistance of the coating composites.
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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 ».