Tribological and mechanical properties of copper matrix composites reinforced with carbon nanotube and alumina nanoparticles
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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 (Al2O3) nanoparticles prepared by powder metallurgy route. The microstructure, density, hardness, tensile strength and tribological properties were studied. CNTs and Al2O3 were successfully mixed with copper powders by acid treatment and mechanical milling. After sintering, CNTs and Al2O3 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 Al2O3 significantly improved the tribological properties of copper matrix. This is because Al2O3 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-0.5Al2O3 composite had the optimal hardness, tensile strength, anti-friction, and wear-resistance properties.
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.
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 | 0,001 | 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