Multi-Layer Cold Spray Coating: Strain Distribution
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we report the effect of multi-layer cold spray deposition on the residual stress formation in the coating and substrate. A method is proposed to separately measure the thermal and mechanical residual stresses induced in cold spray coating. Fiber Bragg Grating (FBG) sensors were employed for in situ monitoring of the strain evolution during the cold spray of multi-layer coating Al7075-Zn on AZ31B Magnesium substrates. Utilizing the capability of the FBG sensors in recording both thermal and mechanical strain gradients, first the effect of temperature on the substrate was investigated when the sample was only treated under carrier gas temperature. Then, the sensors were employed to evaluate the mechanical strain behavior of substrate during the coating process and cooling. Therefore, the effect of thermal mismatch on inducing mechanical strains was observable during the process. Finally, the interaction between the peening process of cold spray and thermal mismatch after cooling was studied. It is shown that the thermal expansion coefficient (CTE) plays a critical role in residual stress development in the substrate and consequently affects the mechanical properties of the coated sample. Hence, careful selection of layers in multilayer deposition can provide desired residual stress in the coating and substrate.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 découle