Solid-State Additive Deposition of AA7075 on AZ31B Substrate: Heat Treatment to Improve the Corrosion Fatigue Resistance
Notice bibliographique
Résumé
The influence of heat treatment on the coating microstructure, nanomechanical, and corrosion fatigue properties of solid-state deposition of AA7075 aluminum alloy on AZ31B cast Mg alloy is studied in detail. Transmission electron microscopy (TEM) microstructural analysis shows columnar grain at the interface of AA7075/AZ31B. Electron backscatter diffraction (EBSD) observation discovered elongated grains with a high fraction of deformed grain boundaries as-deposited and heat-treated at 200 °C conditions. In contrast, the annealed samples show recrystallized grains with increasing temperatures from 200 °C to 400 °C. The residual stress of the coating at the surface and subsurface measured by X-ray diffraction shows −55 MPa and −122 MPa, respectively, which transferred to tensile with increasing the annealing temperature up to 400 °C. Annealing treatment of the AA7075 coating considerably improved the nanomechanical properties and corrosion fatigue resistance. With increasing the annealing temperature from 200 °C to 400 °C, the hardness of the coating decreased, while the modulus increased significantly. The analysis of fatigue fracture surfaces revealed that corrosive solution entered through the cracks and accelerated the crack propagation, lowering the fatigue life. However, the presence of recrystallized grains improved the corrosion fatigue resistance.
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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 ».