Beneficial effect of low BN additive on densification and mechanical properties of hot-pressed ZrB2–SiC composites
Notice bibliographique
Résumé
The incorporation of 1 wt% hexagonal BN (hBN) into ZrB2–30 vol% SiC could noticeably better the fracture toughness, hardness, and consolidation behavior of this composite. This research intended to scrutinize the effects of various amounts of hBN (0–5 wt%) on different characteristics of ZrB2–SiC materials. The hot-pressing method under 10 MPa at 1900 °C for 120 min was employed to sinter all designed specimens. Afterward, the as-sintered samples were characterized using X-ray diffractometry (XRD), field emission scanning electron microscopy (FESEM), energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS), and Vickers technique. The hBN addition up to 1 wt% improved relative density, leading to a near fully dense sample; however, the incorporation of 5 wt% of such an additive led to a composite containing more than 5% remaining porosity. The highest Vickers hardness of 23.8 GPa and fracture toughness of 5.7 MPa.m1/2 were secured for the sample introduced by only 1 wt% hBN. Ultimately, breaking large SiC grains, crack bridging, crack deflection, crack branching, and crack arresting were introduced as the chief toughening mechanisms in the ZrB2–SiC–hBN system.
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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) | 0,001 | 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 ».