Wear of 17-4 PH Stainless Steel Patterned Surfaces Fabricated Using Selective Laser Melting
Notice bibliographique
Résumé
The recent developments in additive manufacturing (AM) are providing unprecedented opportunities in various fields, including the fabrication of advanced materials for tribological applications. The present work describes the results of an exploratory study focused on the analysis of 17-4 PH steel surfaces obtained using selective laser melting (SLM). In particular, the study includes the analysis of baseline (as-produced) and textured steel surfaces. Surface texturing comprises hexagonal prism structures (with or without dimples) arranged in a honeycomb pattern with 50 µm or 100 µm gap spacing. Starting from the minimum printing size enabled by the 3D printing platform, various textures are prepared by scaling up the characteristic dimensions of the prisms up to 500%. The obtained surface patterns are characterized (qualitatively and quantitatively) using a non-contact computerized numerical control (CNC) measuring system. The coefficient of friction (COF) was investigated using a Ball-on-Disk configuration using bearing steel balls as counterparts. For a fixed sliding speed, different contact loads and sliding radii were considered, while the tests were carried out in either dry or lubricant-impregnated conditions. The results of wear tests in both dry and lubricated conditions indicated that the baseline samples are provided with lower COF compared to the textured ones. For the latter, neither the gap spacing nor the presence of dimples led to significant variations in the COF. However, in lubricated conditions, the values of the COF for baseline and textured surfaces were closer and much smaller. In particular, the results provide clear indications regarding reducing the gap between prisms, which had a beneficial effect on the COF in lubricated conditions. Similarly, sensitivity to dimples was quite remarkable, with a reduction in the COF of about 30% when the larger gap spacing between the prisms was used.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».