Hardness and wear behaviour of TiC-Al/Si composite coatings made by laser cladding onto AL substrate
Notice bibliographique
Résumé
This study investigates the influence of the composition and microstructure of laser cladded metal-matrix composite (MMC) coatings onto the hardness and the adhesive wear behaviour. Laser cladding was carried on pure Al substrate using a cw Nd:YAG laser and a coaxial powder injection system. Composite coatings were made of an Al/Si matrix containing 0 to 40 wt.% Si and a TiC reinforcement powder with a volume fraction ranging form 0 to 30 %. Samples were characterised using an optical microscopy, XRD, hardness measurement and adhesive wear testing (ball-on-disk device). Si content and TiC reinforcement ratio increased the bulk coating hardness up to a maximum value of 250 HV5. For a fixed TiC ratio, a linear correlation was observed between hardness and Si content. Depending on the TiC volume fraction and Si content, the wear behaviour appeared a mild, severe or surface fatigue wear. Hypoeutectic Al/Si alloys without TiC reinforcement showed a severe wear dominated by extensive plastic flow and significant wear scars. With the TiC addition, a mild wear, characterized by a low wear rate and a fine damage, was observed. In the case of hypereutectic alloys without TiC reinforcement, wear was also mild and the wear rate was similar to the one observed on Al-12Si/30 vol.% TiC coating. Addition of TiC reinforcements accelerated the wear of these hypereutectic alloys due to the surface fatigue.
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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 ».