Evaluation of Solid Particle Erosion of EB-PVD TBCs under Thermal Cycling Conditions Based on a Stochastic Approach
Notice bibliographique
Résumé
The solid particle erosion behavior of electron-beam physical vapor deposition (EB-PVD) thermal barrier coatings (TBCs) was numerically evaluated under thermal cycling conditions. The erosion rates were calculated based on the mechanics-based formulae where the model parameters are fitted to the temperature-process-dependent test data available in the literature. A stochastic approach was applied to simulate the erosion behavior toward service conditions. The mechanics-based formulae were then validated by experimentally measured temperature and sintering-dependent erosion rates from the literature. The pseudoductile erosion behavior is identified for silica particles in the EB-PVD topcoat (TC) erosion system above the intermediate temperatures (~220 °C) due to the softening of partial molten silica particles, thus leading to an increase in the cutting wear and a decrease in deformation wear. The erosion rates are found to decrease versus temperature but increase versus thermal cycles. Such erosion behavior could be attributed to propagation of sintering cracks induced at elevated temperatures. The parametric calculations show that both erosion and thermal cycling parameters have a profound effect on the erosion mechanism of EB-PVD TC. The erosion rate increases at higher solid particle velocity and accumulated mass but displays a pseudoductile erosion behavior versus variation of impacting angles. Two types of erosion mechanisms were evaluated under different thermal cycling conditions. Under the burner cycling test with a short high-temperature dwell period, the erosion mechanism of EB-PVD TBCs is governed by temperature, while under an isothermal cycling test with a high-temperature long dwell period, the erosion is determined by sintering time. The failure mechanisms of EB-PVD TBCs under solid particle erosion processes are discussed combining internal cracking within topcoat and external erosion on the surface of topcoat.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».