Tune Al/Ti to adjust FCC+L21 hetero-structured Ni-based high-entropy alloys for improved mechanical properties and wear resistance
Notice bibliographique
Résumé
Outstanding mechanical properties of Ni-based superalloy benefit from its coherent γ/γ’ structure via precipitation strengthening of γ matrix (FCC structure) by L1 2 Ni 3 Al-type γ’ phase. Back-stress strengthening is another effective strategy to further enhance the FCC+L1 2 structured Ni-based superalloy. In this work, we extend such approaches to high-entropy alloys (HEAs) by introducing different Al and Ti contents (5 at.% ∼18 at.%) into a Ni-based CrFe 2 Ni 4 alloy to form FCC+L2 1 heterostructured Al x CrFe 2 Ni 4 Ti y HEAs. Detailed microstructural analysis indicates that L1 2 Ni 3 (Al,Ti)-type nanoparticles form in a (Ni,Fe,Cr)-rich FCC matrix. The volume fraction of L2 1 AlNi 2 Ti-type phase can be varied by adjusting the Al/Ti ratio and concentrations of Al and Ti. Higher Al and Ti contents promote L2 1 phase formation and higher Al/Ti ratio (>1) prohibits the high Ti-containing compounds such as D0 24 η -Ni 3 Ti and C14 Laves Fe 2 Ti phases, which are hard but brittle. Corresponding Young's modulus , Poisson's ratio , hardness, and the bulk to shear modulus ratio (B/G) can be readily modified. Compressive tests demonstrate that Al 1.5 CrFe 2 Ni 4 Ti 1.0 alloy with half FCC and half L2 1 phases possesses the optimal strength-ductility combination (with compressive yield strength of ∼1564 MPa and fracture strain of ∼28 %). DFT calculations were performed to elucidate relevant mechanisms. Sliding wear tests were also performed, which demonstrate superior wear resistance of the HEAs at both room and elevated temperatures, compared with a commercial Ni-based superalloy, UHT-Nickel.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».