Effect of chromium doping on the grain boundary character of WC-Co
Notice bibliographique
Résumé
The life of cutting tool inserts is critically important for efficient machining, reducing manufacturing cost, embedded energy, and enabling more complex parts to be machined. For these applications, cemented carbide (WC-Co) materials are a prime candidate. The performance of these materials can be limited by early fracture, typically via an intergranular fracture path with respect to carbide grains. This motivates further studies to understand the character of the grain boundary network so that grain boundary engineering (GBE) of WC-Co tools can be used to improve tool life and performance. In this work, we have used Rohrer et al.'s five-parameter grain boundary character distribution (GBCD) analysis to examine the grain boundary network of WC-10wt%Co and WC-10wt%Co-1wt%Cr samples (Rohrer et al., 2004a [ 1 ]). It was found that the measured area fraction of the Σ2 boundaries was comparable to the values reported in the literature despite the relatively larger grain sizes (~14 μm) and higher cobalt contents. The result suggests that chromium doping increases the area fraction of Σ2 boundaries from 12.8 % to 14.8 %. It is proposed that this is a consequence of altering the Σ2 boundary energy, as associated with adding chromium. • GBCD analysis was conducted on WC-10wt%Co and WC-10wt%Co-1wt%Cr samples. • 1 wt% chromium doping increases the fraction of Σ2 boundaries of WC-10wt%Co. • The increase in area fraction for Σ2 boundaries is approximately 15 %. • This suggests a decrease in grain boundary energy. • This aligns with previous grain boundary mechanical tests.
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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 ».