Erosive wear properties of Ti–Si–N nanocomposite coatings studied by micro-sandblasting
Notice bibliographique
Résumé
Superhard Ti–Si–N nanocomposite coatings were deposited on high speed steel substrates by a combined dc/rf unbalanced reactive magnetron sputtering process. Erosion tests using angular Al2O3 particles (mixture of cylindrical and trihedral particles) with an average particle size of 17μm were carried out using air-sand blasting to investigate the erosive wear properties of the coating. For benchmarking purpose, three other hard or superhard coatings, namely, TiN, nanolayered TiN/NbN and multiple-layer CrTiN/NbN have also been evaluated under the same experimental conditions. In the air pressure range used in this work from 1.3 to 4.2 bar, the nanocomposite Ti–Si–N coatings demonstrated extremely low steady-state erosion rates compared with the other three coatings evaluated. However, pinholes associated with the particle impacts were observed in the tests of Ti–Si–N coating, which propagated with the increase of air pressure or particle velocity and the particle impingement duration, and eventually led to coating failure. The erosive failure mechanism and the dependence of the erosion rate on coating properties and experimental conditions were discussed based on the microstructural analysis.
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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 ».