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Enregistrement W4324356703 · doi:10.3390/coatings13030619

Microstructure, Mechanical Properties, Wear and Erosion Performance of a Novel High Entropy Nitride (AlCrTiMoV)N Coating Produced by Cathodic Arc Evaporation

2023· article· en· W4324356703 sur OpenAlexafffund
Alex Lothrop, Qi Yang, Xiao Huang

Notice bibliographique

RevueCoatings · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensNational Research Council CanadaCarleton University
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésMaterials scienceMicrostructureCoatingScanning electron microscopeThermal stabilityComposite materialNitrideMetallurgyLayer (electronics)Chemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

(AlCrTiMoV)N high entropy nitride film was prepared on 17-4PH stainless steel substrate using cathodic arc evaporation (CAE). The composition, microstructure, and thermal stability were investigated using scanning electron microscopy (SEM), transmission electron microscopy (TEM), and X-ray diffraction (XRD). Mechanical properties such as hardness and Young’s modulus and coating performance against wear and erosion were also evaluated. The results show that the (AlCrTiMoV)N coating assumes a single-phased solid solution B1 FCC structure. It has excellent thermal stability and retains its structure with no decomposition observed up to a temperature of 1000 °C. The hardness and elastic modulus are measured as 21.3 GPa and 304 GPa, respectively. The coating contains some metallic droplets. As a potential protective coating, the (AlCrTiMoV)N coating has a lower wear rate but a higher erosion rate when compared to the TiN baseline coating.

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 enseignants0,162
Score d'incertitude au seuil0,641

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)0,0000,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,180 · 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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