Effect of heat treatment before fast multiple rotation rolling on friction surfaced Al–Si–Cu alloy
Notice bibliographique
Résumé
In this study the effect of combination of heat treatment of consumable rod and solid solution heat treatment before fast multiple rotation rolling (FMRR) processing on microstructure, mechanical property and wear resistance of Al–Si–Cu alloy friction surfaced on commercial pure aluminum alloy were investigated. Results show that after the FMRR process, there is a significant reduction (99% reduction) in the friction surfaced coating surface roughness. The surface roughness after FMRR processing in the coatings created by homogenized and solid solution treated consumable rod is 0.74 ± 0.12, and 0.56 ± 0.08 μm, respectively. In the coating created by homogenized rod the minimum grain size (1.7 ± 0.2 μm) formed in the FMRR processed layer. Using homogenized consumable rod and FMRR processing by rotational speed of 3000 rpm and traverse speed of 140 mm/min, the maximum hardness (9.8 ± 0.3 GPa) and minimum wear rate (4.6 ± 0.1 μg/m) created at processed layer. FMRR processing by rotational speed of 3000 rpm and traverse speed of 140 mm/min, result in 27 and 24 % increasing in hardness at friction surfaced coating created by homogenized and solid solution treated consumable rods, respectively.
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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 ».