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Enregistrement W2561980355

Incorporation of Nitrogen and Nano-diamonds into Diamond-Like Carbon Coatings on Ti-6Al-4V for Enhancement of Wear and Corrosion Resistance

2016· dissertation· en· W2561980355 sur OpenAlexfundno aff
Santu Bhattacherjee

Notice bibliographique

RevueUniversity Library - University of Saskatchewan (University of Saskatchewan) · 2016
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCorrosionDiamondNano-Materials scienceMetallurgyWear resistanceNitrogenCarbon fibersDiamond-like carbonNanotechnologyComposite materialChemistryThin filmComposite number
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Titanium and its alloys are widely used for industrial applications. However, extended use of titanium in some applications has been severely limited due to its poor surface properties. Diamond-like carbon (DLC), which is a special group of amorphous carbon materials, can be highly beneficial in this regard. In the past decades, nitrogen incorporation into DLC has gained significant attention due to enhanced quality in terms of stress reduction, electrochemical and mechanical properties. However, so far the reports on the chemical structure of nitrogen-doped DLC have not been conclusive as nitrogen tends to form different bonding configuration with carbon depending on deposition methods. In the present thesis, a low energy End-Hall ion beam source (E-H source) was used to deposit nitrogen-incorporated DLC thin films on Ti-6Al-4V sheets. The adhesion, mechanical and electrochemical properties of DLC and nitrogen- incorporated DLC (N-DLC) were investigated. In order to improve interfacial adhesion, Ti-6Al-4V sheets were first treated in a microwave plasma enhanced chemical vapour deposition (MPCVD) reactor to grow nanodiamond particles on their surface. DLC and N-DLC coatings were then deposited on them by ion beam deposition. Silicon wafers were also used as the substrate for reference. Raman spectroscopy, X-ray absorption spectroscopy (XAS), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), scanning electron microscopy (SEM), and optical profilometry were used to characterize the chemical and morphological structure of the coatings. Nanoindentation and Rockwell C testing were used for measuring the mechanical and adhesion properties, respectively. DLC showed a hardness value of 11 GPa, whereas N-DLC showed slightly lower hardness because of the increased graphitic bonding, demonstrated by Raman and XPS results. The optical profilometer measurements shows a decrease in surface roughness with nitrogen doping while Rockwell C testing shows that the nanodiamond particles grown on titanium alloy surface greatly enhance the adhesion of DLC and a small amount of nitrogen doping further improves the adhesion. N-DLC coated samples showed reduced coefficient of friction (COF) when measured against UMPHE balls. The COF showed monotonic decrease with increase in nitrogen concentration. Significant reduction in the wear rates were observed for N-DLC against SS 440C steel balls. The samples with N/C ratio of 0.27 show the lowest wear rate. The corrosion resistance was evaluated by Tafel polarization and Electrochemical Impedance Spectroscopy. N-DLC with pre-deposited nanodiamonds on titanium substrate alloys showed significant improvement in corrosion resistance compared to bare titanium alloy substrate in 0.89% NaCl solution.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,155
Écart entre enseignants0,150 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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