Effect of Friction-Stir Processing on the Wear Rate of WC-Based MMC Coatings Deposited by Low-Pressure Cold Gas Dynamic Spraying
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A low-cost, low-pressure (less than 1 MPa) cold spray unit was used to deposit tungsten carbide (WC)-based metal matrix composite (MMC) coatings on low carbon steel substrates. The coatings were then friction-stir processed (FSP) by using a flat cylindrical tool. Scanning electron microscopy (SEM), image analysis, micro-hardness testing, and ASTM Standard G65 dry abrasion wear testing were conducted to study the influence of FSP on the coating properties and its wear rate. It was found that porosity increased following FSP on the coating due to insufficient flow of the metal matrix material (nickel). The hardness of the WC-based MMC coating decreased after FSP as a result of increase in porosity and possible decarburization of the WC caused by the heat of the FSP. The SEM images taken from the cross sections of the FSPed coatings confirmed the effectiveness of FSP in distributing the WC particles within the matrix to produce a coating with uniform distribution of WC particles in the matrix. As a result, the abrasion wear resistance of the coatings after FSP increased compared to that of the as-sprayed coatings. This suggested that FSP can be considered as a method to improve the wear properties of MMC coatings.
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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 | 0,001 |
| 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 ».