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Enregistrement W4240126798 · doi:10.1149/ma2016-01/15/936

Effect of Process Parameters on the Corrosion Resistance Properties of PEO Coatings Produced on AZ31B Magnesium Alloy

2016· article· en· W4240126798 sur OpenAlexaff
Yuri Savguira, Qing Ni, Pedro H. Sobrinho, T. H. North, Steven J. Thorpe

Notice bibliographique

RevueECS Meeting Abstracts · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasma electrolytic oxidationCorrosionMaterials scienceDielectric spectroscopyElectrolyteMagnesiumCoatingMagnesium alloyMetallurgyChemical engineeringScanning electron microscopeConversion coatingElectrochemistryComposite materialElectrodeChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The automotive sector is particularly interested in magnesium alloys, which can decrease the weight of the vehicle leading to improved fuel efficiency and decreased emissions. However, poor corrosion resistance, especially in solutions containing chlorides, is a major limitation for its widespread exploitation in exposed automotive applications. Plasma electrolytic oxidation (PEO) coatings have been shown as a promising technology to improve the corrosion resistance of magnesium alloys 1 . The properties of PEO synthesized coatings have been shown to significantly dependent on the process parameters employed to produce them 2,3 . Understanding the influence of process parameters on the overall corrosion resistance of AZ31 is essential if PEO technology is to be used in an industrial application. The present investigation examines the effect of processing time, current density, and electrolyte temperature on structural morphology of PEO coatings made on AZ31B linked to their corrosion resistance. PEO coatings were produced using a sodium silicate basic electrolyte using current densities ranging between 10 mA/cm 2 and 20 mA/cm 2 . The temperature of the electrolyte was varied between 10-40ºC, while the processing time was varied between 15 and 30 minutes. The overall corrosion rate of PEO-coated samples was evaluated using mass loss testing and electrochemical impedance spectroscopy (EIS), while the composition and morphology of the PEO coatings were analyzed using a combination of x-ray diffraction (XRD), electron microscopy, and white light profilometry. The phase composition of the synthesized PEO coatings was analysed using XRD, see Figure 1. Spectra indicated that the PEO coating comprised two main phases, namely magnesium oxide (MgO) and forsterite (Mg 2 SiO 4 ). The ratio between magnesium oxide and magnesium silicate was estimated via the reference intensity ratio (RIR) analysis. The mass ratio (MgO/Mg 2 SiO 4 ) for PEO coatings made on AZ31B decreased from 0.63 (10 mA/cm 2 ) to 0.11 (20 mA/cm 2 ). The observed increase in the weight fraction of forsterite when higher current densities were is related to polymerization of silicate ions during the deposition process. It has been previously reported that the extremely high energy generated by the plasma discharges promote polymerization of the silicate 4 . Increasingly favorable polymerization resulted in greater incorporation of silicates into the coating, ultimately leading to higher weight fraction of forsterite and lower weight fraction of magnesium oxide. The corrosion rates of the two coated specimens (10 mA/cm 2 and 20 mA/cm 2 ) in addition to the bare metal AZ31 substrate were measured by 5-day mass loss testing in a 0.086M NaCl solution, see Figure 2. Both PEO coatings exhibited significantly improved corrosion resistance properties compared to as-received AZ31. The corrosion rates of coatings produced using an applied current density of 10 mA/cm 2 were significantly lower than those of coating produced using a current density of 20 mA/cm 2 . The current research effort is focusing on providing explanations for observed differences in corrosion resistance properties of PEO produced when applying different current density values. The effect of changes in processing time and electrolyte temperature is also under investigation. References: T. Chen, W. Xue, Y. Li, X. Liu, J. Du, Mater. Chem. Phys. 144, 3 (2014): p. 462. H. Chen, G. Lv, G. Zhang, H. Pang, X. Wang, H. Lee, S. Yang, Surf. Coat. Technol . 205 (2010): p. S32. A. Ghasemi, N.Scharnagl, C. Blawert, W. Dietzel, K. U. Kainer, Surf. Eng. 26, 5 (2010): p. 321. H. Guo, M. An, H. Huo, S. Xu, L. Wu, Appl. Surf. Sci. 252, (2006): p. 7911. Figure 1

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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