Tribological and mechanical properties of copper matrix composites reinforced with carbon nanotube and alumina nanoparticles
Notice bibliographique
Résumé
Copper is widely used as electrical contact materials due to its excellent thermal and electrical conductivity. However, low strength and poor wear resistance restrict its practical applications. Herein, we report a high-performance copper matrix composite reinforced with carbon nanotubes (CNT) and alumina (Al 2 O 3 ) nanoparticles prepared by powder metallurgy route. The microstructure, density, hardness, tensile strength and tribological properties were studied. CNTs and Al 2 O 3 were successfully mixed with copper powders by acid treatment and mechanical milling. After sintering, CNTs and Al 2 O 3 were uniformly distributed around the grain boundaries and limited the grain growth. Furthermore, all copper matrix composites showed decreased density, but increased hardness and tensile strength compared with the copper matrix. More importantly, the incorporation of CNTs and Al 2 O 3 significantly improved the tribological properties of copper matrix. This is because Al 2 O 3 nanoparticles with high strength enhanced the wear resistance by dispersion strengthening, while CNTs served as solid lubricant greatly improving the anti-friction properties. Besides, the friction coefficient as well as wear rate increased with higher load and sliding speed. The Cu-1.5CNTs-0.5Al 2 O 3 composite had the optimal hardness, tensile strength, anti-friction, and wear-resistance properties.
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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 | 0,001 | 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 ».