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Enregistrement W2009320556 · doi:10.4028/www.scientific.net/amr.938.36

Microstructure and Adhesion Properties of a-CN and Ti/a-CN Nanocomposite Thin Films Prepared by Hybrid Ion Beam Deposition Technique

2014· article· en· W2009320556 sur OpenAlexaff
P. Vijai Bharathy, Q. Yang, D. Nataraj

Notice bibliographique

RevueAdvanced materials research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureNanocompositeAmorphous solidAmorphous carbonThin filmTinCarbon nitrideIon beam-assisted depositionCarbon fibersComposite materialNitrideCarbon filmChemical engineeringTitanium nitrideIon beamLayer (electronics)NanotechnologyMetallurgyComposite numberIonCrystallographyOrganic chemistryChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon based materials have attracted much for its unique surface microstructure and nanomechanical properties among researchers. In this study, the influence of microstructure on the nanomechanical properties of thin carbon based films was studied in detail. For which amorphous Carbon nitride (a-CN) and Titanium incorporated amorphous Carbon nitride (Ti/a-CN) thin films were prepared with a thickness of less than 100 nm using hybrid ion beam deposition technique. The incorporation of Ti into the a-CN matrix greatly modified the sp 3 /sp 2 hybridized bonding ratio and it is reflected in the mechanical hardness of Ti/a-CN thin film. Most of the incorporated Ti reacts with carbon and nitrogen to form TiN and TiCN phases respectively. On the other hand, owing to the usage of energetic ion bombardment and the presence of TiN/TiCN phases in the carbon nitride matrix, the Ti/a-CN nanocomposite film shows improved adhesion strength compared to that of pure a-CN film. Overall the presence of hard metallic phase in the amorphous carbon network alters the microstructure and improves the adhesion strength of a-CN films suitable for protective coating applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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