Reactive spark plasma sintering of ZrB2-TiC composites: Role of nano-sized carbon black additive
Notice bibliographique
Résumé
ZrB2-TiC composites with and without nano-sized carbon black as the sintering additive were densified through spark plasma sintering at 1900 °C for 7 minutes under the applied pressure of 40 MPa. The role of carbon black in densification behavior, phase arrangement, microstructural characteristics and mechanical properties of the sintered composites were then investigated. While both of the composite samples were found to be fully sintered, the thermodynamic of the reactive sintering was also studied. Results indicated that whereas the reactive sintering process leads to complete consumption of TiC through the formation of the solid solution as the matrix in both of the composite samples, the presence of carbon black at the initial composition of the samples can result in remained carbon at the final microstructure. Besides the in-situ synthesized zirconium carbide as the major reinforcement phase, such a remained carbon can lead to significantly different mechanical behavior of the composites. Accordingly, the hardness of 21.8 and 24.3 GPa and the indentation fracture toughness of 3.3 and 4.5 MPa.m0.5 were obtained for carbon-black free and doped samples, respectively. The densification, hardening, and toughening mechanisms in both of the composite samples were finally discussed.
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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 | 0,000 | 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 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 ».