Enhancing the Optimized HEA Bond Coating in TBC Systems via HVAF Technique
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To achieve higher engine combustion efficiency while reducing emissions, it is necessary to address the challenges posed by elevated operating temperatures. High Entropy Alloys (HEAs) have emerged as promising materials for this purpose, offering exceptional properties at high temperatures, including synergistic effects and excellent resistance to oxidation and corrosion. In this study, a FeCoNiCrAl HEA was investigated as a bond coat material due to its excellent balance of strength and ductility, coupled with outstanding oxidation resistance. It was deposited using HVAF M3 and i7 guns equipped with different nozzles/powder injectors and pressures. Notably, this research marks the first study of the i7 gun globally for the HEA bond coat, coupled with the optimization of HVAF parameters for both i7 and M3 guns. Characterization of both powder and as-sprayed samples was carried out using X-ray Diffraction (XRD), Energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS), and Field Emission Scanning Electron Microscopy (FESEM) techniques. The results revealed the formation of a dense and homogeneous microstructure. Additionally, isothermal oxidation tests were conducted to analyze the behavior of the thermally grown oxide. After 50 hours at 1000 °C, a dense, uniform, and thin alumina TGO layer was observed to have formed. These tests revealed that FeCoNiCrAl HEA exhibits significant potential to enhance oxidation resistance at high temperatures.
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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 ».