INFLUENCE OF TUNGSTEN CONTENT IN W-DLC NANOCOMPOSITE THIN FILMS PREPARED BY HYBRID TARGET BIASED ION BEAM ASSISTED DEPOSITION TECHNIQUE
Notice bibliographique
Résumé
Tungsten incorporated diamond like carbon nanocomposite films were deposited onto Si substrate by using target biased ion beam assisted deposition. The effect of W target bias voltage on the chemical bonding, structure, surface morphology and mechanical properties of DLC films were investigated by means of XPS, Raman spectroscopy, AFM and Nanoindentation. It was found that the content of W in the films increased from 6 at.% to 13.7 at.% due to the increase in target bias voltage from -300 V to -700 V. XPS analysis revealed that most of the tungsten starts to react with carbon to form WC nanoparticles. Raman analysis shows that with the increase of W fraction in the DLC matrix, the intensity ratio I D /I G increases and the G band shifts to higher wavenumber. Thus it proves that the incorporation of tungsten leads to increase in sp2 hybridized carbon content, and hence decrease in the hardness of W-DLC films compared to that of the pure DLC films. The result of AFM indicates that the surface roughness of the DLC gets modified with the incorporation of tungsten.
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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 ».