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Enregistrement W4406788448 · doi:10.1016/j.ceramint.2025.01.431

Understanding the effect of surface topography on the formation of aerosol-deposited coatings

2025· article· en· W4406788448 sur OpenAlexafffund
Zhenying Yang, S. Rahmati, Ali Dolatabadi, Thomas W. Coyle

Notice bibliographique

RevueCeramics International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaConcordia UniversityMcMaster University
Mots-clésMaterials scienceAerosolSurface (topology)Chemical engineeringNanotechnologyChemical physicsComposite materialMineralogyMeteorologyGeometryGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aerosol deposition (AD) has attracted attention in the ceramic coating field as it can produce dense nanocrystalline ceramic films at room temperature. Research in the AD field has focused on coating formation on flat surfaces, with limited exploration of deposition on patterned substrates. In this work, we describe the microstructure of a dense alumina coating deposited by AD on micropillar-patterned silicon substrates through SEM and TEM analyses. To understand the coating formation mechanism on the micro-patterned substrate, interfacial analysis has been performed using high-resolution TEM. Pressure-induced amorphous Si regions are observed at the coating-substrate interfaces, indicating severe particle impacts during deposition that contribute to the strong adhesive bonding in AD. The interfaces at different locations, including the peaks, sidewalls, and valleys of the pillars, showed distinct characteristics that demonstrated how substrate topography in AD affected interfacial bonding and particle impact behaviors. • Alumina films were fabricated on patterned Si substrates by aerosol deposition. • The coatings deposited between the pillars show high density without microcracks. • Thick amorphous Si layer is seen at coating-substrate interfaces near pillar peaks. • The particle impact behaviours are explained through HRTEM analysis.

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 enseignants0,211
Score d'incertitude au seuil0,234

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 GPT0,245
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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