Notice bibliographique
Résumé
The use of ceramic has gradually increased over the past few years. Si3N4 is one of the most important ceramics used as structural material for high temperature applications. The practical use of advanced ceramics depends on the reliability of ceramic/metal joining techniques and the properties of the resulting interfaces. This work focuses on various aspects of diffusion bonding of Si3N4 to Ti as well as on the use of Ti-foil interlayer during the self-joining of Si3N4. Si3N4/Ti and Si3N 4/Ti-foil/Si3N4 combinations were diffusion joined by hot-uniaxial pressing and the microstructural characterization of the resulting interfaces was carried out by SEM, EPMA, and X-ray diffraction. Diffusion bonding was carried out at temperatures ranging from 1200 to 1500ºC using different holding times, pressures, and surface roughness of the joining materials. The results showed that Si3N4 could not be bonded to Ti at temperatures lower than 1400ºC, however successful joining at higher temperatures. Joining occurred by the formation of a reactive interface on the Ti side of the joint. At temperatures greater than 1330ºC, liquid formation occurred by the interaction of Ti with Si promoting bonding, as well as the high affinity of Ti for Si resulted in rapid interface formation of silicides, initially Ti5Si3. EPMA and X-ray diffraction confirmed the presence of Ti5Si3, TiSi, and TiN at the interface. The surface roughness of the joining materials plays an important role since thicker interfaces were obtained for polished samples compared to as-ground samples. The interfaces grew in a parabolic fashion with the formation of various Ti-silicides (Ti5Si3 and TiSi) as well as Ti-nitride (TiN) at the interface. Evaluation of joint strengths as a function of the experimental parameters such as, joining temperature and time was obtained by four-point bending test performed on Si3N4/Ti/Si3N4 joints. Strong joints were produced at joining temperatures greater than 1450ºC with average bend strength of more than 100 MPa. The maximum joint strength was obtained in samples hot-pressed at 1500ºC and 120 minutes reaching a value of 147 MPa.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».