Low Friction and High Wear Resistance of Plasma Electrolytic Oxidation (PEO)-Coated AZ31 Mg Alloy Sliding against Hydrogenated DLC (a-C-H) at Elevated Temperatures
Notice bibliographique
Résumé
Plasma electrolytic oxidation (PEO) treatment of Mg alloys improves their wear resistance by increasing their surface hardness, but also leads to high coefficient of friction (COF) values. The sliding counterfaces and the conditions under which PEO-coated Mg alloys operate affect their COFs. PEO-coated AZ31 alloy sliding against hydrogenated DLC (a-C-H) coated steel yields a low COF of 0.13 under the ambient conditions. The current study investigates the effect of the test temperature on the tribological behavior of PEO-coated AZ31 Mg samples sliding against the a-C-H coated counterface at temperatures up to 300 °C. According to the COF vs. wear rate diagram constructed in the temperature range of 25–250 °C, lower COF values and wear rates were exhibited by PEO-coated AZ31 sliding against a-C-H compared to uncoated AZ31 sliding against a-C-H, and PEO coated AZ31 sliding against an uncoated ASTM 52100 steel. The PEO-coated AZ31 produced the lowest COF of 0.03 at 200 °C. The application of PEO to the Mg alloy automotive cylinder bores running against DLC-coated piston rings and/or PEO-coated Mg alloy pistons running against DLC-coated bores could provide a new approach for the prevention of seizure and hot scuffing in lightweight engines in the temperature range between 150–250 °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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».