Heat transfer Simulation to determine the impact of Al-5Mg arc sprayed coating onto 7075 T6 alloy fatigue performance
Notice bibliographique
Résumé
Aluminum-5% magnesium coatings was deposited by arc spraying onto aircraft Al 7075 T651 structural alloy for corrosion protection while required to maintain the substrate material fatigue performance integrity. Fatigue performance of coating system is complex and in order to better understand the variability of the fatigue performance of coatings, heat flow in substrate was studied and simulated to determine the temperature evolution during arc spraying in both substrate and coating for different process parameters. Experimental temperature measurements, theoretical calculations and simulation were carried out to extrapolate the coating temperature with respect to coating process variables and surface preparation. Both flux and conductance were identified by an inverse method to reproduce experimental temperature measurements. The thermal transient solver of LS-DYNA® was used to simulate the time-dependence of heat flux in the coating during successive depositions. The benefit of that model is its capability to predict the temperature distribution and evolution in time in a sample. Samples were made of Al 7075 T651 alloy and were 80 mm in length by 25 mm wide and 7 mm thick. A coating thickness of 250 μm was reached. It was the spray thermal energy that was taken into account in the model as the thermal load. The quality of the thermal contact between the substrate and coating was also included in the model and conductance was defined to control the amount of heat transferred at the interface. Coating performance was evaluated in term of fatigue properties, bond strength, and interface quality of as deposited coatings. The superior fatigue resistance of the coated alloy relies on low heat input process parameters and surface preparation that favor high interface conductance to keep low coating temperature during the coating process. Surface preparation, arc current and atomizing gases play all a key role to provide a fatigue resistant coating.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».