In-situ SEM observations of ultrasonic cavitation erosion behavior of HVOF-sprayed coatings
Notice bibliographique
Résumé
Several typical high-velocity oxy-fuel (HVOF)-sprayed coatings, including WC-10Co4Cr coatings, Co-based coatings, WC-10Co4Cr/Co-based composite coatings, and Fe-based amorphous/nanocrystalline coatings were fabricated, and their cavitation behavior was evaluated in deionized water. Further, in-situ SEM surface observations were used to understand the microstructure of tested coatings. The results show that cavitation erosion initially occurred at pre-existing defects in the coatings. Meanwhile, it was found that cavitation erosion damage of the WC-10Co4Cr/Co-based composite coating, which contained a hard reinforcing phase (WC-10Co4Cr phase) and a soft matrix phase (Co-based phase), preferentially occurred at or around pores and microcracks in the reinforcement, rather than in the defect free matrix. This suggested that defects were a critical contributing factor to cavitation damage of the composite coatings. Furthermore, a mechanism was suggested to explicate the cavitation behavior of composite coatings. The approach of using in-situ SEM surface observations proved to be useful for the analysis of the cavitation mechanism of engineering materials and protective coatings.
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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) | 0,003 | 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 ».