Improving Corrosion and Corrosion-Fatigue Resistance of AZ31B Cast Mg Alloy Using Combined Cold Spray and Top Coatings
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we report the application of zinc phosphate electrostatic-painting top coating on cold sprayed AA7075 leading to a significant improvement in corrosion-fatigue performance. High strength AA7075 powder was sprayed on AZ31B substrate, followed by the application of the top coating. The electrochemical corrosion and corrosion-fatigue tests of the coated and uncoated specimens were performed in 3.5% NaCl solution. Transmission electron microscopy (TEM) analysis showed that a continuous nanolayered mixture of Mg/Al was formed at the cold spray coating/substrate interface leading to high bonding strength. The results showed that the combined coatings improved the corrosion resistance remarkably, and significantly increased the fatigue life, with a fatigue strength of 80 MPa at 107 cycles, as compared to the as-cast specimen. Surface topographic analysis of the corrosion-fatigue-tested specimens demonstrated the presence of deep macro-pits on the cold sprayed AA7075 coating after 3.7 million cycles, while there were no such pits on the top-coated specimens, even after 107 cycles when tested at 30 Hz. The fractographic analysis of the fatigue-fractured specimens showed that the formation of pits allowed the NaCl solution to penetrate in the AZ31B substrate, creating localized corrosion pits resulting in premature failure, which eventually reduced the fatigue life.
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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) | 0,001 | 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 ».