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Enregistrement W2081360232 · doi:10.1179/174329406x108898

Plasma nitriding design for aluminium and aluminium alloys

2006· article· en· W2081360232 sur OpenAlexaff
Patama Visuttipitukul, Tatsuhiko Aizawa

Notice bibliographique

RevueSurface Engineering · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Education, Culture, Sports, Science and Technology
Mots-clésNitridingMaterials scienceNucleationAluminiumMetallurgyNitrideTinAluminium nitrideDiffusionLayer (electronics)Composite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Plasma nitriding for aluminium and aluminium alloys is a promising processing to improve the wear resistance for automotive parts. Normal plasma nitriding is characterised by three processes: presputtering, aluminium nitride nucleation and nitrided layer growth processes. N2+ presputtering is used to effectively eliminate the preexisting oxide films of Al2O3, covering the surface of aluminium matrix. Relatively long incubation time is required for nucleation process to form AlN islands or nodules on its surface. In addition, formation rate becomes very slow owing to low nitrogen diffusion coefficient in the nitrided layer. Physical and chemical modification methods to this normal nitriding processing are proposed to accelerate the formation rate of nitrided layer. Refinement of grain size in the aluminium matrix increases the formation rate by enlarging grain boundary area as a diffusion path. Crystallographic coherency between TiN and AlN reflects on enhancement of nucleation process by coformation of TiN with AlN. Standing on the nitriding design by physical and chemical modification of inner nitriding mechanism, an alternative plasma nitriding is proposed as the third processing for copper bearing aluminium alloys. In this processing, reduction of duration for nucleation and acceleration of growth rate are attained with the aid of the precipitate, Al2Cu. Crystallographic coherency between AlN and Al2Cu is effective to enhance the formation of AlN nodules and islands. Solid state reaction between Al2Cu and penetrating nitrogen is also significant to form the fine interfacial boundaries as a nitrogen diffusion path and to accelerate the formation rate of nitrided layer.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 GPT0,180
Écart entre enseignants0,167 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations15
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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