MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4293508399 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2015p0041

Effect of Friction-Stir Processing on the Wear Rate of WC-Based MMC Coatings Deposited by Low-Pressure Cold Gas Dynamic Spraying

2015· article· en· W4293508399 sur OpenAlexaff
Hossein Ashrafizadeh, Adrián Lopera-Valle, André McDonald, A.P. Gerlich

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced materials and composites
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceDecarburizationCoatingTungsten carbidePorosityAbrasion (mechanical)MetallurgyFriction stir processingThermal sprayingScanning electron microscopeComposite materialGas dynamic cold sprayTungstenIndentation hardnessMicrostructure

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations10
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThermal sprayMême sujetAdvanced materials and compositesTravaux en français237 207