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Enregistrement W2789517172 · doi:10.1116/1.5011790

Review Article: Stress in thin films and coatings: Current status, challenges, and prospects

2018· article· en· W2789517172 sur OpenAlexaff
G. Abadias, Eric Chason, Jozef Kečkéš, Marco Sebastiani, Gregory B. Thompson, Étienne Barthel, Gary L. Doll, Conal E. Murray, Chris H. Stoessel, L. Martinů

Notice bibliographique

RevueJournal of Vacuum Science & Technology A Vacuum Surfaces and Films · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesArmy Research OfficeEuropean CommissionU.S. Department of EnergyNational Science Foundation
Mots-clésThin filmMaterials sciencePlasma-enhanced chemical vapor depositionNanotechnologyStress (linguistics)Physical vapor depositionChemical vapor depositionMiniaturizationWaferCoatingEngineering physicsAmorphous solidOptical coatingFocused ion beamDeposition (geology)Computer scienceEngineeringIonChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The issue of stress in thin films and functional coatings is a persistent problem in materials science and technology that has congregated many efforts, both from experimental and fundamental points of view, to get a better understanding on how to deal with, how to tailor, and how to manage stress in many areas of applications. With the miniaturization of device components, the quest for increasingly complex film architectures and multiphase systems and the continuous demands for enhanced performance, there is a need toward the reliable assessment of stress on a submicron scale from spatially resolved techniques. Also, the stress evolution during film and coating synthesis using physical vapor deposition (PVD), chemical vapor deposition, plasma enhanced chemical vapor deposition (PECVD), and related processes is the result of many interrelated factors and competing stress sources so that the task to provide a unified picture and a comprehensive model from the vast amount of stress data remains very challenging. This article summarizes the recent advances, challenges, and prospects of both fundamental and applied aspects of stress in thin films and engineering coatings and systems, based on recent achievements presented during the 2016 Stress Workshop entitled “Stress Evolution in Thin Films and Coatings: from Fundamental Understanding to Control.” Evaluation methods, implying wafer curvature, x-ray diffraction, or focused ion beam removal techniques, are reviewed. Selected examples of stress evolution in elemental and alloyed systems, graded layers, and multilayer-stacks as well as amorphous films deposited using a variety of PVD and PECVD techniques are highlighted. Based on mechanisms uncovered by in situ and real-time diagnostics, a kinetic model is outlined that is capable of reproducing the dependence of intrinsic (growth) stress on the grain size, growth rate, and deposited energy. The problems and solutions related to stress in the context of optical coatings, inorganic coatings on plastic substrates, and tribological coatings for aerospace applications are critically examined. This review also suggests strategies to mitigate excessive stress levels from novel coating synthesis perspectives to microstructural design approaches, including the ability to empower crack-based fabrication processes, pathways leading to stress relaxation and compensation, as well as management of the film and coating growth conditions with respect to energetic ion bombardment. Future opportunities and challenges for stress engineering and stress modeling are considered and outlined.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,005

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations820
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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