Effect of Si and C concentration on the microstructure, and the mechanical, tribological and electrochemical properties of nanocomposite TiC/a-SiC:H/a-C:H coatings prepared by plasma enhanced chemical vapor deposition
Notice bibliographique
Résumé
The nanocomposite TiC/a-SiC:H/a-C:H (presented as Ti-Si-C) coatings attract considerable interest due to their possible applications such as wear protective coatings, diffusion barriers, and materials for solar cells and electrical contacts. In order to explore new film properties and open new opportunities, in the present work, we prepare a series of C-rich Ti-Si-C coatings with different Si and C concentrations using plasma enhanced chemical vapor deposition, and we systematically investigate the effect of elemental composition on the microstructure, and on the mechanical, tribological and electrochemical properties. XRD and XPS analyses demonstrate that the Ti-Si-C coatings mainly consist of nanocrystalline (nc-) TiC embedded in amorphous (a-) SiC:H and a-C:H matrices. Ti-Si-C coatings with a high Si concentration possess enhanced mechanical properties (high hardness), while those with additional C exhibit superior tribological behaviors. The increase of Si and/or C concentrations leads to a grain size refinement of the TiC nanocrystals and to an expansion of the amorphous phase. This in turn substantially enhances their corrosion resistance. Ti-Si-C coatings with the highest Si or C contents exhibit the best corrosion performance among the tested samples by improving the corrosion resistance of the SS410 substrate by a factor of ∼400.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».