Effect of Recycled Tungsten Carbide on the Mechanical, Physical, and Tribological Performance of Copper-Based Composites
Notice bibliographique
Résumé
This study comprehensively explores the effect of reinforcing a copper matrix with recycled tungsten carbide (RWC) powder to enhance its mechanical and tribological properties. The copper matrix was initially fortified with fixed proportions of 8 wt.% high-carbon ferrochromium (HC-FeCr), 20 wt. % iron (Fe), 10 wt.% graphite (C), and 2 wt.% molybdenum disulfides (MoS2) via high-energy mechanical milling. Recycled tungsten carbide (RWC) powder in varying concentrations (1-5 wt.%) was subsequently blended with the matrix for 6 hours at 200 rpm. Graphite, MoS2, and RWC surface modification was achieved through nano-copper coating via electroless chemical deposition. The composite powders were consolidated using a hot-press technique at 1010°C under 15 MPa for 15 minutes. The study's comprehensive characterization included density, XRD, SEM analysis, hardness, wear, friction coefficient assessments, and electrical and thermal conductivity measurements. The results revealed a 25% increase in hardness and a 12% reduction in wear rate with the addition of WC, alongside a gradual decline in the friction coefficient. However, the electrical and thermal conductivities diminished as RWC content increased. The Abbott-firestone curves show enhancement in the exploitation zone from (88 – 96%) at load 0.4 MPa and from (84-93%) at load 0.7 MPa.
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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 ».