Weibull statistical analysis on Vickers hardness of immersed Al2O3 ceramics in acidic and alkaline solution

Sang-Cheol Jeong

doi:http://dx.doi.org/

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자료유형: 학술저널

저자정보: Sang-Cheol Jeong (Pukyong National University)

저널정보: 한양대학교 세라믹공정연구센터 Journal of Ceramic Processing Research Journal of Ceramic Processing Research 제18권 제7호

발행연도: 2017.7

수록면: 506 - 520 (15page)

DOI: http://dx.doi.org/

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This study measured the Vickers hardness of Al2O3 ceramics, and Weibull statistical analysis was used to evaluate thereliability of the measured data. The specimens were heat-treated for 0.5 hr, 1 hr and 10 hrs at temperatures of 1473 K, 1573K, and 1673 K. The as-received specimen and the heat treated specimen were corroded for 400 hours in acidic and alkalinesolutions. The specimens were as-received specimen, corroded as-received specimen, heat treatment specimen and corrodedheat treatment specimen. The specimens were measured Vickers hardness. The two-parameter Weibull probabilitydistribution can be applied to the Vickers hardness. In the Weibull statistical analysis of the corroded Al2O3 compositeceramics, the shape parameters and scale parameters can be used to determine the dispersion and to predict the strength/hardness.

#Al2O3 ceramics #Corrosion #Acidic solution #Alkaline solution #Vickers hardness #Weibull statistical analysis.

참고문헌 (16)

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R.E. Mistler / 1971 / J. Am. Ceram. Soc 54:60~61

J.J. Lange / 1970 / J. Am. Ceram. Soc 53:420~421

J. Zhao / 1991 / J. Am. Ceram. Soc 76:503~510

K. Ando / 1999 / Jpn. Soc. Mech. Eng 65-633A:1132~1139

K. Ando / 2004 / Fatigue Fract. Eng. Mater. Struct 27:533~541

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정상철

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