Stable nanocrystalline high-entropy alloy coatings deposited by cold-spraying: Indentation deformation behavior evaluated by nanoindentation and atomic force microscopy
Notice bibliographique
Résumé
The leading edges of structural components such as compressors and turbine blades operating in extreme environments undergo extensive erosive and abrasive wear from impinging solid erodents like abrasive sand particles. Although traditional coatings are extensively applied on the surfaces of such components for protection and to mitigate degradation, these coatings may not always withstand the impact of solid erodents. Here, newly developed lightweight, stable nanocrystalline high-entropy alloy (NC-HEA) coatings were deposited onto an A36 steel substrate using a cold-spray additive manufacturing method, while nanoindentation technique coupled with atomic force microscopy was used to assess their nanomechanical response. Despite being 25 % lighter, NC-HEA coatings exhibit nearly four times the hardness of the steel substrate. Furthermore, the deposited HEA coatings subjected to heat treatment show notable hardness and elastic moduli enhancement. This demonstrates the simultaneous stability of the NC-HEAs against grain growth even while hardness increases . Altogether, we investigate the stability of the NC-HEA coatings and elucidate the operational strengthening mechanisms that contribute to the increased hardness values .
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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 ».