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Enregistrement W2086869398 · doi:10.1088/0953-8984/21/28/285302

Relationships between composition and properties of (Cr/Ti)SiN and (Cr/Ti)CN alloys: an<i>ab initio</i>study

2009· article· en· W2086869398 sur OpenAlexaff
Jiří Houška, J.E. Klemberg-Sapieha, L. Martinů

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Condensed Matter · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceTernary operationOrthorhombic crystal systemTinLattice constantBulk modulusShear modulusNitrideMetalSolid solutionTitaniumModulusCrystallographyThermodynamicsCrystal structureMetallurgyComposite materialChemistryDiffraction

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It has previously been noted that different fcc metal nitrides exhibit different superior properties, including the high hardness of TiN and the excellent corrosion and oxidation resistance of CrN. Si and C have been added into such metal nitrides in order to tailor their functional properties. Contrary to the intensively studied TiSiN and TiCN nanocomposite and solid solution systems, much less is known about the complex relationships between the composition and the properties of CrSiN and CrCN. In fact, there is a qualitative difference between cubic spin-unpolarized materials such as TiN, and spin-polarized materials such as CrN which may exhibit a cubic/orthorhombic structural transformation. In the present work, we report ab initio calculations of the properties of (Cr/Ti)SiN and (Cr/Ti)CN systems of various compositions. We specifically predict the lattice constant, bulk modulus, elastic tensor, shear modulus, Young's modulus, Poisson's ratio, magnetization, electronic structure and preference towards the cubic/orthorhombic structural transformation. Knowledge of the modeled relationships allows one to tailor the material characteristics of various ternary metal nitrides for different technological 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)0,000
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 enseignants0,357
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,179 · 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

Citations9
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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