Rheology Investigation of Metal Injection Molding Feedstock Based on Powder Particle Shape and Solid Loading

材料科学 流变学 原材料 金属注射成型 粘度 造型(装饰) 球形 复合材料 扫描电子显微镜 粒子(生态学) 剪切速率 粒径 化学工程 烧结 有机化学 化学 工程类 地质学 海洋学
作者
Widyastuti Widyastuti,Budi Agung Kurniawan,Adhy Prihatmiko Wibowo,Eka Nurul Falah,Sugiarto Putra Wijaya,Afrizal Aditya Pratama,Ninik Safrida,Faizah Ali
出处
期刊:Applied Mechanics and Materials [Trans Tech Publications, Ltd.]
卷期号:918: 27-33 被引量:1
标识
DOI:10.4028/p-me6spx
摘要

Metal injection molding (MIM) feedstock is composed of Cu powder and a complex binder system that consists of PA6, MgSt, and GMS with various solid loading (43-53vol%). Cu powders used are fabricated by gas and water atomization. Powder particle shapes used have spherical and dendritic shapes. Sphericity of particles can be identified by Scanning Electron Microscopy (SEM). A rheology test is used to ensure the optimum solid loading and investigate the influence of particle shape. The pseudo-plastic behavior of all the feedstock is exhibited by decreasing viscosity along with increasing shear rate for all working temperatures. In this study, rheological test result such as viscosity, flow activation energy, and flow behavior index of feedstock indicates that the optimum solid loading was selected as 43 vol%. Both gas and water atomized powders are desirable for MIM feedstock. According to the rheology behavior test, gas-atomized powders with spherical shape has better rheology stability than water-atomized powders with dendritic shape. The proper MIM feedstock was selected to solid loading 43 vol% with gas-atomized powders.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
暴躁的豆芽完成签到,获得积分10
刚刚
Shaynin发布了新的文献求助10
1秒前
1秒前
叽里咕噜发布了新的文献求助10
2秒前
mtt完成签到,获得积分10
3秒前
时迁完成签到 ,获得积分10
3秒前
tian发布了新的文献求助10
3秒前
科研通AI6.2应助Jiale采纳,获得10
3秒前
喜悦晓夏完成签到,获得积分10
3秒前
我是老大应助lily采纳,获得10
3秒前
4秒前
4秒前
4秒前
ZQL发布了新的文献求助10
4秒前
5秒前
叶文言完成签到,获得积分10
6秒前
6秒前
6秒前
sum发布了新的文献求助20
7秒前
7秒前
畅快的汉堡完成签到,获得积分10
7秒前
糊涂小子0629应助COLDPIG采纳,获得10
7秒前
一心完成签到,获得积分10
7秒前
小白菜发布了新的文献求助10
8秒前
keyanchong完成签到,获得积分10
9秒前
硕shuo完成签到 ,获得积分10
9秒前
翻斗花园壮壮完成签到,获得积分10
9秒前
9秒前
浮光完成签到,获得积分10
10秒前
玉米烤肠发布了新的文献求助80
10秒前
10秒前
卓奕雯完成签到 ,获得积分10
10秒前
上官若男应助明亮囧采纳,获得10
11秒前
12秒前
borL发布了新的文献求助10
12秒前
SSS完成签到,获得积分10
12秒前
斯文慕山完成签到,获得积分10
12秒前
梨梦谣发布了新的文献求助10
12秒前
大肥猫完成签到,获得积分10
12秒前
12秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
PowerCascade: A Synthetic Dataset for Cascading Failure Analysis in Power Systems 2000
Various Faces of Animal Metaphor in English and Polish 800
The SAGE Dictionary of Qualitative Inquiry 610
Signals, Systems, and Signal Processing 610
An Introduction to Medicinal Chemistry 第六版习题答案 600
On the Dragon Seas, a sailor's adventures in the far east 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 纳米技术 工程类 有机化学 化学工程 生物化学 计算机科学 物理 内科学 复合材料 催化作用 物理化学 光电子学 电极 细胞生物学 基因 无机化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 6345311
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 8159936
关于积分的说明 17159806
捐赠科研通 5401425
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2860796
邀请新用户注册赠送积分活动 1838623
关于科研通互助平台的介绍 1688110