Mechanical and Tribological Behaviours of Aluminium Metal Matrix Composite Reinforced with Bamboo Powder and Iron Filings
Notice bibliographique
Résumé
Metal Matrix Composites have wide range of applications in different industries.Conventional materials have limitations when compared to composite materials as they may be lacking in some properties.Metal matrix composites, in particular, offer significant potential because of their improved mechanical and tribological characteristics such as tensile strength, hardness, toughness, and wear resistance.The research aims to produce aluminium 6061 metal matrix composites by incorporating bamboo powder and iron fillings as reinforcements, by so doing, SDG targets 9 and 11 will be met.An efficient and economical approach for producing the composites is crucial.The reinforcement can be readily included into the melt utilizing the costeffective and readily accessible stir casting procedure.Hardness test, wear test, and impact strength tests were conducted on samples produced using the stir casting technique for comparison.From the results, sample 4 (15% iron fillings) had the highest hardness number value and impact energy value and had the lowest wear rate value.Then sample 1 (15% bamboo powder) gave the least impact energy value.Sample 5 (control) gave the least hardness number value followed by sample 1 (15% bamboo powder).Lastly, sample 2 (5% iron fillings and 10% bamboo powder) gave the highest wear rate and sample 4 (15% iron fillings) had the least wear rate value, meaning it has the highest wear resistance value.The result obtained will be useful in the interdisciplinary fields such as materials science, mechanical engineering and structural engineering as well as materials sustainability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».