Laser powder bed fusion of Alumina/Fe–Ni ceramic matrix particulate composites impregnated with a polymeric resin
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Additive Manufacturing (AM) plays a key role in meeting the vital demands of Industry. The AM industry needs the range of applicable materials to be expanded by conducting research on novel ones. In the present investigation, alumina/Fe–Ni (steel) ceramic matrix particulate composite was fabricated employing laser powder bed fusion (LPBF) additive manufacturing (AM) technology. The quality of the printed samples was associated with the LPBF process parameters, which were optimized for this process. In general, the fabricated samples showed a microstructure of alumina matrix with uniform distribution of steel (Fe–Ni) particles. The as-printed samples exhibited pores. Thus, they were subjected to a sintering heat treatment cycle under an inert atmosphere. Although the sintering cycle considerably increased the average Vickers hardness, pores were not eliminated entirely. Therefore, polymer impregnation of the as-sintered samples was carried out to reduce porosities and microcracks. The mercury porosimeter showed that the porosity decreased sequentially after sintering and polymer impregnation. In addition, mechanical investigations revealed that the polymer impregnation improved the compressive strength of the sintered samples (from 56 to 120 MPa). Alumina-based materials find wide applications in various fields, including the manufacturing of electronic components, cutting tools, biomedical implants, and catalyst converters, owing to their low density, high hardness, wear and corrosion resistance, and biocompatibility. This study presents a viable approach for the fabrication of these materials, with developed samples exhibiting promising properties. The study emphasizes the potential of additive manufacturing as an approach for the fabrication of ceramic matrix composites reinforced with metallic particulates in future research.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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)
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.
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