MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4223596402 · doi:10.3390/nano12081312

Damage Accumulation Phenomena in Multilayer (TiAlCrSiY)N/(TiAlCr)N, Monolayer (TiAlCrSiY)N Coatings and Silicon upon Deformation by Cyclic Nanoindentation

2022· article· en· W4223596402 sur OpenAlexafffund
А. И. Ковалев, Vladimir Vakhrushev, Ben D. Beake, Egor Konovalov, Dmitry Wainstein, S. A. Dmitrievskii, German Fox‐Rabinovich, Stephen C. Veldhuis

Notice bibliographique

RevueNanomaterials · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRussian Science Foundation
Mots-clésMaterials scienceNanoindentationComposite materialBrittlenessCoatingNucleationSilicon nitrideSiliconCrystalliteNitrideToughnessFracture toughnessLayer (electronics)Metallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The micromechanism of the low-cycle fatigue of mono- and multilayer PVD coatings on cutting tools was investigated. Multilayer nanolaminate (TiAlCrSiY)N/(TiAlCr)N and monolayer (TiAlCrSiY)N PVD coatings were deposited on the cemented carbide ball nose end mills. Low-cycle fatigue resistance was studied using the cyclic nanoindentation technique. The obtained results were compared with the behaviour of the polycrystalline silicon reference sample. The fractal analysis of time-resolved curves for indenter penetration depth demonstrated regularities of damage accumulation in the coatings at the early stage of wear. The difference in low-cycle fatigue of the brittle silicon and nitride wear-resistant coatings is shown. It is demonstrated that when distinguished from the single layer (TiAlCrSiY)N coating, the nucleation and growth of microcracks in the multilayer (TiAlCrSiY)N/(TiAlCr)N coating is accompanied by acts of microplastic deformation providing a higher fracture toughness of the multilayer nanolaminate (TiAlCrSiY)N/(TiAlCr)N.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,103
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,221 · 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.

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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNanomaterialsMême sujetMetal and Thin Film MechanicsTravaux en français237 207