Pressureless sinterability study of ZrB2–SiC composites containing hexagonal BN and phenolic resin additives
Notice bibliographique
Résumé
This research is dedicated to the role of different amounts of hexagonal BN (hBN: 0, 1.5, 3, and 4.5 wt%) on the pressureless sinterability of ZrB2–25 vol% SiC ceramics. Phenolic resin (5 wt%) with a carbon yield of ~40 % was incorporated as a binder to the powder mixtures and after initial cold pressing, the final sintering process was performed at 1900 °C for 100 min in a vacuum furnace. The as-sintered specimens were characterized by X-ray diffractometry, field emission scanning electron microscopy, and energy-dispersive X-ray spectroscopy. The results disclosed that the incorporation of 1.5 wt% hBN could increase the relative density to ~92%, while the sample with zero hBN content just reached ~81% of full densification. Appropriate hBN content not only facilitated the particle rearrangement during the cold pressing, but also removed the harmful oxide impurities during the final sintering. Nevertheless, the addition of higher amounts of hBN remarkably lessened the densification because of more delamination of the non-reacted hBN flakes and release and entrapment of more gaseous by-products induced by the reacted hBN phases.
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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 ».