Enhancing Mechanical and Biocorrosion Response of a MgZnCa Bulk Metallic Glass through Variation in Spark Plasma Sintering Time
Notice bibliographique
Résumé
Development of metallic glasses is hindered by the difficulties in manufacturing bulk parts large enough for practical applications. Spark plasma sintering (SPS) has emerged as an effective consolidation technique in the formation of bulk metallic glasses (BMGs) from melt-spun ribbons. In this study, Mg65Zn30Ca5 melt-spun ribbons were sintered at prolonged sintering times (15 min to 180 min) via SPS under a pressure of 90 MPa and at a temperature of 150 °C (which is below the crystallization temperature), to provide an insight into the influence of sintering time on the consolidation, structural, and biodegradation behavior of Mg-BMGs. Scanning Electron Microscopy was used to characterize the microstructure of the surface, while the presence of the amorphous phase was characterized using X-ray diffraction and Electron Backscatter Diffraction. Pellets 10 mm in diameter and height with near-net amorphous structure were synthesized at 150 °C with a sintering time of 90 min, resulting in densification as high as 98.2% with minimal crystallization. Sintering at extended durations above 90 min achieved higher densification and resulted in a significant amount of local and partial devitrification. Mechanical properties were characterized via compression and microhardness testing. Compression results show that increased sintering time led to better structural integrity and mechanical properties. Notably, SPS150_90 displayed ultimate compressive strength (220 MPa) that matches that of the cortical bone (205 MPa). Corrosion properties were characterized via potentiodynamic polarization with Phosphate Buffered Solution (PBS). The results suggest that the sintered samples have significantly better corrosion resistance compared to the crystalline form. Overall, SPS150_90 was observed to have a good balance between corrosion properties (10× better corrosion resistance to as-cast alloy) and mechanical properties.
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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 | 0,002 | 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 ».