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Enregistrement W4393389689 · doi:10.1080/2374068x.2024.2335705

Corrosion resistance of squeeze cast magnesium alloy AM60-based hybrid nanocomposite coated with plasma electrolytic oxidation

2024· article· en· W4393389689 sur OpenAlexafffund
Anita Hu, Xinyu Geng, Henry Hu, Xueyuan Nie

Notice bibliographique

RevueAdvances in Materials and Processing Technologies · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueMagnesium Alloys: Properties and Applications
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceMetallurgyPlasma electrolytic oxidationCorrosionMagnesium alloyNanocompositeAlloyElectrolyteMagnesiumComposite materialElectrode

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasma electrolytic oxidation (PEO) coating with NaAlO2 and KOH electrolytes was applied on the surfaces of as-cast AM60 (PEO-AM60), 7 vol.% Al2O3 fibres/AM60 (PEO-7FC) and 7 vol.% Al2O3 fibres + 3 vol.% Al2O3 nano-sized particles/AM60 (PEO-MHNC-7F3NP) to improve their corrosion resistance. The SEM and EDS analyses indicated that the PEO coating process formed a porous and dense layer on the substrate surface, as well as MgAl2O4 was the major concentration of the coating. The thickness of PEO coating on the 7FC and MHNC-7F3NP composites was slightly less than the coating on the AM60. The electrochemical corrosion tests were carried out in 3.5% NaCl aqueous solution at room temperature for investigating the corrosion behaviour of the as-cast AM60 and the composites after applying the PEO coating. The PEO coating increased the corrosion resistance of the AM60 alloy and the 7FC and MHNC-7F3NP composites to 342.81, 301.73 and 290.44 from 4.07, 2.08 and 1.88 kΩ∙cm2. By comparing the corrosion test results of the coated AM60 and the composites with those of the uncoated counterparts, it was found that the PEO coating significantly improved the corrosion resistance by up to 154 times. The addition of nano-sized particles barely increased the corrosion rate of the composite.

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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,610

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 savante0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,224 · 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
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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