Friction and Wear Behaviors of Fe-19Cr-15Mn-0.66N Steel at High Temperature
Notice bibliographique
Résumé
The friction and wear behaviors of Fe-19Cr-15Mn-0.66N steel were investigated under applied loads of 5 N and 15 N at the wear-testing temperatures of 300 °C and 500 °C using a ball-on-disc tribometer. The wear tracks were evaluated by scanning electron microscopy (SEM) and laser scanning confocal microscopy (LSCM) to reveal the variation in morphologies. Energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS) and X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) were used to determine the components of oxide layers formed on wear surfaces. The results demonstrated that the oxide layers are favorable for obtaining a low friction coefficient under all conditions. The average friction coefficient decreased with increasing load at 300 °C, while it increased with the increase in applied load at 500 °C. At 300 °C, severe abrasive wear characterized by grooves resulted in a high friction coefficient with 5 N applied, whereas the formation of a denser oxide layer consisting of Cr2O3, FeCr2O4, Fe2O3, etc., and the increased hardness caused by work hardening led to a decrease in friction characterized by mild adhesive wear. At 500 °C, the transformation of Fe2O3 to the relatively softer Fe3O4 and the high production of lubricating Mn2O3 resulted in a minimum average friction coefficient (0.34) when 5 N was applied. However, the softening caused by high temperature weakened the hardening effect, and thus the friction coefficient increased with 15 N applied at 500 °C.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».