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Enregistrement W4413210155 · doi:10.1016/j.matdes.2025.114570

Excellent wear performance of magnesium alloy from composite modified layer containing TiC coating and gradient microstructure

2025· article· en· W4413210155 sur OpenAlexaff
Xiujie Chen, Ke Xiao, Yanfeng Han, Tianyi Li, Xuexiu Liang, Ye Yuan, Sheng Fang

Notice bibliographique

RevueMaterials & Design · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensMD Precision (Canada)
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of ChongqingNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureComposite numberMagnesium alloyCoatingLayer (electronics)AlloyMetallurgyMagnesiumComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

• A composite modified layer containing TiC coatings and gradient microstructures was created on magnesium alloys. • The composite modified layer achieves higher hardness and compressive residual stress. • Superior wear performance was obtained through the synergistic effect of TiC coatings and gradient microstructures. The inferior wear resistance of magnesium alloys severely restricts their broader application. In this study, a novel method (referred to as SUSP) combining ultrasonic shot peening with TiC particles was explored, which fabricated the composite modified layer containing TiC coatings and gradient microstructures on the surface of AZ80 magnesium alloys. Detailed characterization and experimental analysis demonstrated that the SUSP-treated sample achieved a peak hardness of 3.04 GPa and a maximum compressive residual stress of –125.1 MPa. The SUSP-treated exhibited excellent wear performance with a reduction in wear rate of 77.45 % and 62.72 % compared to untreated and conventional ultrasonic shot-peened samples, respectively. This improvement resulted from the synergistic effects of TiC coatings and gradient microstructures, which considerably reduced abrasive, fatigue, and adhesive wear. This study presents a novel strategy for enhancing the wear resistance of magnesium alloys and offers potential technical support to extend their lifespan in the aerospace, automotive, and biomedical fields.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,900

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,182 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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