THE EFFECT OF THE GRANULOMETRIC COMPOSITION OF THE FILLER AND HEAT TREATMENT ON THE ADHESION STRENGTH OF MULTILAYER METAL COATING ON AlSiC MMС’S SURFACE
Notice bibliographique
Résumé
Background. Modern semiconductor power devices (SPD) contain temperature compensators (TC) in their design, which can be made of a metal matrix composite material based on an aluminum matrix alloy and silicon carbide micropowder (MMC AlSiC). A multilayer metal coating is applied to the TC surface, which makes it possible to firmly connect the TC with an active semiconductor crystal in the SPP. The adhesion strength of this coating to the surface of MMCM AlSiC largely determines the reliability of the SPP. The aim of this work is to study the effect of the granulometric composition of the filler and heat treatment on the adhesion strength of multilayer Al-Ti-Ni-Ag metal coatings on the surface of AlSiC MMKM. Materials and methods. The studied samples of MMC AlSiC based on the AK9 aluminum matrix alloy were prepared by the method of vacuum-compression impregnation. As a filler, silicon carbide micropowders of grain size distribution F120, F150, F180 and mixtures F120 + M10P (10 %), F150 + M10P (10 %), F180 + M10P (10 %) were used. A four-layer metal coating (Al-Ti-Ni-Ag) was applied to the surface of the studied samples of MMCM AlSiC by magnetron sputtering. The adhesion strength of the bond between the coating and the composite surface was determined by the peeling method. Results. The adhesive strength of a multilayer metal coating on the surface of MMC AlSiC samples with different grain-size composition of SiC filler was measured depending on the duration and temperature of annealing in an atmosphere of hydrogen and argon. Conclusions. Annealing the samples under study in a hydrogen or argon atmosphere for more than 30 min at a temperature of 450 °C (or more than 60 min at a temperature of 350 °C) leads to a significant (almost threefold) increase in the adhesion strength of the metal coating.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».