Investigating the Microstructure and Mechanical Properties of Aluminum-Matrix Reinforced-Graphene Nanosheet Composites Fabricated by Mechanical Milling and Equal-Channel Angular Pressing
Notice bibliographique
Résumé
Layered-graphene reinforced-metal matrix nanocomposites with excellent mechanical properties and low density are a new class of advanced materials for a broad range of applications. A facile three-step approach based on ultra-sonication for dispersion of graphene nanosheets (GNSs), ball milling for Al-powder mixing with different weight percentages of GNSs, and equal-channel angular pressing for powders' consolidation at 200 °C was applied for nanocomposite fabrication. The Raman analysis revealed that the GNSs in the sample with 0.25 wt.% GNSs were exfoliated by the creation of some defects and disordering. X-ray diffraction and microstructural analysis confirmed that the interaction of the GNSs and the matrix was almost mechanical, interfacial bonding. The density test demonstrated that all samples except the 1 wt.% GNSs were fully densified due to the formation of microvoids, which were observed in the scanning electron microscope analysis. Investigation of the mechanical properties showed that by using Al powders with commercial purity, the 0.25 wt.% GNS sample possessed the maximum hardness, ultimate shear strength, and uniform normal displacement in comparison with the other samples. The highest mechanical properties were observed in the 0.25 wt.% GNSs composite, resulting from the embedding of exfoliated GNSs between Al powders, excellent mechanical bonding, and grain refinement. In contrast, agglomerated GNSs and the existence of microvoids caused deterioration of the mechanical properties in the 1 wt.% GNSs sample.
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 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 ».