Investigating the Impact of PVD Process Parameters on Residual Stress Distribution: A Multiscale Numerical Analysis Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Residual stress in thin PVD coatings arises from a combination of growth stress and thermal stress. Despite the lower processing temperature, thermal mismatch stresses can be significant due to variations in physio-thermal properties between the coating and substrate materials. Understanding the underlying physics of the deposition process and resulting stresses, particularly thermal stresses within the coating-substrate system, is paramount. Key physical parameters of both the coating and the substrate, such as coefficient of thermal expansion and elastic modulus, significantly influence thermal stresses. There is a demand for a comprehensive methodology in thermo-mechanical design, specifically for layered coatings, that should complement experimental procedures used to evaluate coating performance. Although analytical models can handle linear-elastic or simple elastic-plastic materials for thermal stress prediction, numerical techniques such as finite element analysis (FEA) can address more general 2D or 3D problems in simulating thermal stresses within coating-substrate systems. This study employs a multi-scale numerical approach to estimate the residual stress distribution within the coating-substrate system. Validation of the numerical model is conducted against experimental findings concerning a TiB2 - Tungsten Carbide coating-substrate configuration. The validated model is then utilized to explore the influence of process parameters on residual stress distribution across various coating-substrate systems.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».