Duplex surface engineering of cold spray Ti coatings and physical vapor-deposited TiN and AlTiN thin films
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The feasibility of a duplex coating based on cold spray technology and magnetron sputtering was evaluated for repair applications requiring a ‘thin-on-thick’ layered structure. Commercially pure angular-shaped Ti grade 4 particles are fed to a cold spray gun and accelerated toward a Ti alloy substrate to deposit thick coatings (∼4.5 mm). TiN and AlTiN thin films are deposited on polished cold spray coatings using a four-source closed-field unbalanced magnetron sputtering (CFUBMS) system. Microstructure was characterized using focused ion beam (FIB) lift-out, scanning electron microscopy (SEM), and electron channeling contrast imaging (ECCI). The nanoindentation technique was used to evaluate the mechanical properties of coatings. The H/E ratios and H 3 /E 2 ratios for TiN films were found to be 0.098 and 0.26 GPa, respectively, while those for AlTiN films were measured at 0.066 and 0.052 GPa, respectively, suggesting higher capacity of TiN films to withstand both elastic and plastic deformation. Using scratch testing, the adhesion of TiN and AlTiN thin films to cold spray Ti was investigated, with TiN-Ti duplex coatings exhibiting better performance compared to AlTiN-Ti coatings. Tribological testing was performed on duplex coatings using a reciprocating tribometer equipped with an alumina ball counterface. The wear rate for AlTiN-Ti coatings after 2000 sliding cycles was found to be (1.0 × 10 −3 ± 0.1 × 10 −3 mm 3 /Nm), three orders of magnitudes higher than that for TiN-Ti (8 × 10 −6 ± 2 × 10 −6 mm 3 /Nm. SEM was used to reveal worn surface morphologies and cross-sectional analysis of the wear track. Subsurface microstructural changes due to wear were examined using focused ion beam cross-sectioning, revealing bending cracks and tribofilm formation.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».