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Enregistrement W4361006200 · doi:10.3390/met13040656

Investigation of Mechanical Properties and Wear Resistance of A2/B2 Type Medium-Entropy Alloy Matrix Reinforced with Tungsten Particles by In-Situ Reaction

2023· article· en· W4361006200 sur OpenAlexafffund
Mingyu Wu, Guijiang Diao, Zhen Xu, Ruiken Sim, Wengang Chen, D.L. Chen, Dongyang Li

Notice bibliographique

RevueMetals · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureAlloyTungstenMetallurgyCorrosionDuctility (Earth science)PrecipitationPassivationSolid solutionComposite materialCreepLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microstructure, mechanical properties, wear resistance, corrosion and corrosive wear resistance of AlCrFeNiWx (x = 0, 0.1, 0.2, 0.3 and 0.4) medium-entropy alloys (MEAs) prepared by vacuum arc melting process were investigated. Results of the study show that the microstructure of as-cast AlCrFeNiWx alloys is composed of one disordered Fe-Cr rich BCC phase (A2) and one ordered NiAl-rich (B2) phase when x = 0 and 0.1; W particles appear when x ≥ 0.2. Hardness and strength of AlCrFeNi alloy are markedly increased by the W addition. The strengthening mechanisms include solid-solution strengthening, nano-sized precipitation strengthening and second phase strengthening. The excellent ductility of AlCrFeNi is retained with minor W addition (x ≤ 0.2) but it considerably declines as more W is added, resulting from the precipitation of excessive large-sized W particles. W addition improves the pitting resistance and passivation property of AlCrFeNi HEA in 3.5 wt. % NaCl solution. It is shown that AlCrFeNiW0.3 possesses the highest corrosion resistance, as reflected by the highest Ecorr and the lowest Icorr. Tungsten notably enhances the resistance of this HEA to wear and corrosive wear. AlCrFeNiW0.4 with the highest strength and hardness exhibits the lowest wear volume loss under both dry and corrosive wear conditions.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,332

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,194 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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