A contribution to the study of cold gas dynamic spraying of copper: influence of the powder characteristics on the mechanical properties of the coating
Bibliographic record
Abstract
The cold gas dynamic spray process developed in the middle of the 80’s reached the industrial stage in development. Even so, many scientific investigations still go on. The nature of the bond between the coating and the substrate is the subject of some controversy. The development of the process will be improved by understanding how the properties of the powder and the mechanical properties of the substrate influence the bonding process. This study analyses the basic dynamics of the process when copper is sprayed. • The one dimensional isentropic model of the gas behaviour in a Laval type nozzle allows evaluating the effect of the gas stagnation pressure P0 and temperature T0 on the impact velocity and temperature of the powder particle. • The analysis of single splats on two substrates (aluminium and steel) shows the influence of the substrate on the deformation of single particles and the influence of the impact speed on the impact shape. • Coatings are made of with powders with a specific size distribution. Two copper powders with a different size distribution are compared based on the deposition efficiency (D.E.) and the mechanical properties of the coating. The mechanical properties tested are the microhardness, the bond strength and the nanohardness. • X-ray diffraction will show that the two powders have an initial very different microstructure. The consequence of this is a different deformation mechanism during the coating build up. • An Auger analysis of the interface has shown the presence of diffusion zone when copper was sprayed on the Al and TA6V substrate. It appears that the size distribution will determine the final impact conditions of the powder. The microstructure of the powder and the oxide content of the powder yield different deformation processes and may explain the differences in D.E. and mechanical properties. The Auger analysis of the interface has yielded diffusion zone that were not expected but some mechanisms under impact loading can explain their presence./ Le procédé de projection thermique à froid a été développé dans le milieu des années 80 et il arrive au stade industriel. Néanmoins, plusieurs développements scientifiques sont encore en cours. La nature du lien entre la poudre et le substrat est toujours l’objet de certaines controverses. Le développement futur du procédé nécessite une bonne compréhension de l’influence de la poudre et des propriétés du substrat sur le mécanisme d’adhérence. Cette étude va mettre en évidence les principaux facteurs influençant la projection de cuivre. • Le modèle unidimensionnel isentropique du gaz parfait dans une buse convergente/ divergente permet de déterminer l’influence de la pression de stagnation et de la température de stagnation sur la vitesse et la température d’impact des particules de poudre. • L’analyse d’impact unique sur les substrats d’acier et d’alliage d’Al (AA2014) montre l’influence du substrat sur la déformation des particules de poudre. La vitesse d’impact a une conséquence importante sur la forme d’une particule projetée sur une surface. • Les revêtements sont fabriqués à partir de poudre avec une granulométrie donnée. Deux poudres avec une distribution de taille différente sont comparées par leur rendement de déposition et les propriétés mécaniques des revêtements obtenus. Les propriétés mécaniques testées sont la microdureté, l’adhérence et la nanodureté. • La diffraction par rayons-X montre que les deux poudres ont initialement une microstructure très différente. Lors de l’impact, les deux poudres vont se déformer de manière différente et ceci se traduit dans la microstructure. • La spectroscopie Auger montre qu’une zone de diffusion s’est formée à l’interface entre le cuivre et les deux substrats d’Al et de TA6V. La distribution de taille des poudres a une influence considérable sur la vitesse et la température d’impact des particules de poudres mais il apparaît que d’autres facteurs ont aussi énormément d’influence. Le taux d’oxyde dans la poudre a une influence très importante sur le rendement et l’adhérence du dépôt. Les deux poudres projetées ont une microstructure initiale très différente et ceci se traduit par une déformation différente des particules de poudre dans le revêtement.
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How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".