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Enregistrement W3161327083 · doi:10.1016/j.wear.2021.203939

Tribological properties of Mo-S-C coating deposited by pulsed d.c. magnetron sputtering

2021· article· en· W3161327083 sur OpenAlexafffund
Tomáš Vítů, Teodor Huminiuc, Gary L. Doll, Étienne Bousser, A. Matthews, Tomáš Polcar

Notice bibliographique

RevueWear · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCentral European Institute of TechnologyMinisterstvo Školství, Mládeže a Tělovýchovy
Mots-clésMaterials scienceTribologyCoatingSputter depositionMetallurgySputteringCavity magnetronHigh-power impulse magnetron sputteringComposite materialThin filmNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Transition metal dichalcogenides such as MoS 2 are widely used as solid lubricants for vacuum applications. On the other hand, diamond-like carbon coatings exhibit excellent sliding properties in the ambient environment. Our Mo-S-C coatings deposited by pulsed d.c. sputtering combine both structures to obtain stable properties regardless of the testing conditions. The coatings were studied using HR-TEM and Raman spectroscopy , revealing amorphous nature of the coating. The tribological properties were evaluated by pin-on-disc method. The results showed high lubrication ability in all the testing conditions. HR-TEM and Raman spectroscopy were employed to show the structural characteristics of the wear traces. Our results indicate that the low-friction effect should be attributed to carbon structure re-arrangement since expected wear-induced MoS 2 formation was not observed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 seuil0,833

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations9
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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