Wear and Residual Stress Analysis of Waste Sea Shell and B4C Particles Reinforced Green Hybrid Aluminium Metal Composite
Notice bibliographique
Résumé
Present work, evaluates the effects of Sea shell and B4C powder on the mechanical behavior of the aluminium material (Al 6082). Stir casting method was used to fabricate a hybrid composite of Al 6082 with sea shell and B4C. A linear reciprocating tribometer was used to evaluate the wear and friction behavior. The addition of sea shell and B4C particles, resulted in 7-13 % reduction in coefficient of friction and 32-43 % improvement in wear resistance as compared to the Al 6082 alloy. The average Vicker hardness was also improved by 20-70 %. The residual stresses developed during the mechanical testing were also measured to inspect the generation of residual stresses in the fabricated composite. Optical micrographs and scanning electron microscope (SEM) were obtained to analyze the prepared composites for the wear behavior. Waste sea shells were reinforced with B4C in Al 6082 alloys. Microhardness along with microstructure and residual stress of the developed green hybrid aluminium metal composite are compared and presented. The wear and friction data have also been shown in this paper for the use of green hybrid aluminium composite in tribological applications.
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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 | 0,001 | 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 ».