Effect of oxygen incorporation on structural and properties of Ti–Si–N nanocomposite coatings deposited by reactive unbalanced magnetron sputtering
Notice bibliographique
Résumé
Ti–Si–N–O nanocomposite coatings with different contents of oxygen were deposited by a combined dc/rf reactive unbalanced magnetron sputtering process in an Ar+N2+O2 mixture atmosphere. The composition, structure, mechanical, and tribological properties of the as-deposited coatings were analyzed by energy dispersive analysis of x-rays, x-ray diffraction (XRD), nanoindentation, and pin-on-disk tribometer experiments, respectively. It was found that in the range of lower oxygen content with atomic ratio of O∕N⩽0.72, the tribological properties of the Ti–Si–N–O coatings are evidently improved, in comparison with the coating without oxygen incorporation. At O∕N=0.72, the friction coefficient and wear rate of the as-deposited coatings are reduced to 20% and 45%, respectively. Meanwhile, however, their hardness was not reduced, but, on the contrary, slightly increased. With increasing oxygen content further to O∕N⩾0.72, coating hardness decreased significantly. The friction coefficient of the as-deposited coatings decreased monotonously with the increase of oxygen content in the whole composition range investigated. The wear rate of the coatings exhibited a minimum value at around O∕N=0.72. In the lower range of O∕N, wear rate decreased significantly due to the lubricant effect of oxygen incorporation, while in the higher range of O∕N, wear rate increased gradually due to the weakening of coating hardness. XRD patterns revealed that the as-deposited coatings were mainly crystallized in cubic TiN phase, accompanied with minority of rutile structure titania in the case of higher oxygen incorporation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 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 ».