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Enregistrement W4408181943 · doi:10.1016/j.jmrt.2025.03.037

Frictional wear properties of different nano La2O3 composite FeCoNiCrMo high-entropy alloy coatings under soil conditions

2025· article· en· W4408181943 sur OpenAlexaff
Zuyang Li, Wengang Chen, Dongyang Li, Jiawei Yang, Yao Zhang, Xiaodong Yang, Binggui Dai, Jihao Zhang, Zhaoling Qiu

Notice bibliographique

RevueJournal of Materials Research and Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh Entropy Alloys Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesYunnan Provincial Department of Education Science Research Fund Project
Mots-clésMaterials scienceAlloyNano-Composite numberHigh entropy alloysComposite materialMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,375

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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