Frictional wear properties of different nano La2O3 composite FeCoNiCrMo high-entropy alloy coatings under soil conditions
Notice bibliographique
Résumé
In order to mitigate the problem of wear during the working process of earth-touching implements, in this study, nano La 2 O 3 -doped HEA (FeCoNiCrMo) coatings with different dopant contents were fabricated on the surface of 65Mn steel by laser cladding technology, Effects of the coatings on tribological properties of 65Mn steel were investigated in both dry ambient and dry soil environments. The microstructure, chemical composition, hardness, and tribological properties of the wear-resistant La 2 O 3 -doped composite coatings were evaluated. Results of the study show that La 2 O 3 can reduce the incidence of pores in HEA coatings. La 2 O 3 can effectively increase the hardness and wear resistance of the coatings, but too much La 2 O 3 may negatively affect the hardness of the coatings and thus their wear resistance. In dry friction and soil environments, coatings at 0.8% consistently show the lowest wear and the best abrasion resistance properties. In soil environments, the modes are mainly oxidative and adhesive wear, and soil particles act as a buffer medium to greatly reduce the amount of wear.
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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 ».