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Enregistrement W2899980342 · doi:10.1108/prt-03-2018-0026

Crystallite size and microstrain: XRD line broadening analysis of AgSiN thin films

2018· article· en· W2899980342 sur OpenAlexaff
Umi Zalilah Mohamad Zaidi, A.R. Bushroa, Reza Rahbari Ghahnavyeh, Reza Mahmoodian

Notice bibliographique

RevuePigment & Resin Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCrystalliteMaterials scienceThin filmResidual stressComposite materialDiffractionScanning electron microscopeOpticsNanotechnologyMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose This paper aims to determine the crystallite size and microstrain values of AgSiN thin films using potential approach called approximation method. This method can be used as a replacement for other determination methods such as Williamson-Hall (W-H) plot and Warren-Averbach analysis. Design/methodology/approach The monolayer AgSiN thin films on Ti6Al4V alloy were fabricated using magnetron sputtering technique. To evaluate the crystallite size and microstrain values, the thin films were deposited under different bias voltage (−75, −150 and −200 V). X-ray diffraction (XRD) broadening profile along with approximation method were used to determine the crystallite size and microstrain values. The reliability of the method was proved by comparing it with scanning electron microscopy graph and W-H plot method. The second parameters’ microstrain obtained was used to project the residual stress present in the thin films. Further discussion on the thin films was done by relating the residual stress with the adhesion strength and the thickness of the films. Findings XRD-approximation method results revealed that the crystallite size values obtained from the method were in a good agreement when it is compared with Scherer formula and W-H method. Meanwhile, the calculations for thin films corresponding residual stresses were correlated well with scratch adhesion critical loads with the lowest residual stress was noted for sample with lowest microstrain and has thickest thickness among the three samples. Practical implications The fabricated thin films were intended to be used in antibacterial applications. Originality/value Up to the knowledge from literature review, there are no reports on depositing AgSiN on Ti6Al4V alloy via magnetron sputtering to elucidate the crystallite size and microstrain properties using the approximation method.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,008

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
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations16
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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