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Enregistrement W4376881497 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2023p0574

Cold Spray Deposition of Aluminium 6061 Decorated with Al2O3 Nanoparticles

2023· article· en· W4376881497 sur OpenAlexaff
Bahareh Marzbanrad, Ehsan Marzbanrad, Hamid Jahed

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceGas dynamic cold sprayComposite numberNanoparticleAluminiumScanning electron microscopeRecrystallization (geology)Composite materialCoatingSurface roughnessMetallurgyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This research presents a novel approach for producing metal matrix composite powders using a nanoparticle decoration technique. A 1wt% stable suspension of 30nm Al2O3 particles was decorated onto primary AA6061using a redispersion method. The resulting AA6061-1wt% Al2O3 composite powder was mixed in a rotary mixer for one hour and subsequently dried at 45°C. Scanning electron microscopy of the composite powder confirmed the successful material composition. The composite powders were then deposited onto an AA6061 substrate using a low-pressure cold spray system, with the coating quality, deposition efficiency, surface roughness, and hardness of the deposited materials analyzed. After heat treatment at 430oC, the role of the nanoparticles in hindering recrystallization was studied, with Orowan strengthening shown to be the main mechanism for preventing recrystallization and grain growth. This technique provides a promising alternative method for producing metal matrix composites and offers potential for further exploration of their properties and applications.

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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,609

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,190
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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