A Study on the Powder Manufacturing Effect on Flowability and Deformability of Pure Cu Powders in Cold Spray Application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The quality of feedstock powder is a critical factor in determining the properties of coatings deposited using cold spray (CS). However, most commercially available powders are not designed or optimized for CS applications, making it challenging to tailor powders to desired quality. In this research, we investigated and compared the cold-sprayability of four different Cu powders produced by electrolysis and gasatomization methods. We assessed the powders' microstructure, particle morphology and size distribution to understand the effect of manufacturing methods on Cu powder characteristics. We also studied the flowability of the powders using the shear cell method and evaluated their mechanical properties and deformability for CS using nano-indentation. Our results showed that gas-atomized powders with equiaxed grains exhibited promising flowability and deformability for CS applications, outperforming the other powders tested. Specifically, the spherical morphology of gas-atomized powders provided less surface area than the irregular-shaped electrolytic powder, reducing the interaction of surface forces and contributing to smooth powder flow. Additionally, the gasatomized powder with small dendrites in the microstructure exhibited the highest nano-hardness value (HIT= 1.6±0.1 GPa), while the porous electrolytic Cu powder had the lowest value (HIT= 0.7±0.2 GPa). In conclusion, we found that gas-atomized Cu powders with equiaxed grains may hold promise as the optimised feedstock for CS application, considering both effective metrics of flowability and deformability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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)
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 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 ».