Influence of nitrogen addition on the wear performance of lightweight (AlCoCrNiSiTi)100-xNx thin films developed by magnetron sputtering
Notice bibliographique
Résumé
(AlCoCrNiSiTi) 100-x N x thin films were developed using a pulsed DC four-source closed field magnetron sputtering system with varying nitrogen gas flow ratios (R N = 0, 0.25, and 0.40). The impact of nitrogen addition on the elemental composition, deposition rate, morphology, roughness, and microstructure are examined in this work. With a rise in the nitrogen content, all thin films showed an amorphous structure and a greater presence of covalent nitride bonds with light-weight elements such as Al, Si, and Ti. Hardness increased significantly with the addition of nitrogen, rising from 7.9 ± 0.6 GPa to 10.2 ± 0.3 GPa. The thin film with the highest nitrogen content demonstrated superior wear resistance, as indicated by the highest H/E r and H 3 /E r 2 ratios. Microtribological testing under dry air conditions revealed a notable enhancement in wear resistance with the addition of nitrogen, reducing the wear rate from 1.76-2.63 × 10 -6 mm 3 /Nm for the nitrogen-free thin film to 0.18–0.37 × 10 -6 mm 3 /Nm for the thin film deposited at R N = 0.40. Further analysis using Schiffmann’s model highlighted a shift from plastic-dominated behavior in nitrogen-free thin films to elastic-dominated behavior in nitrogen-containing thin films, presenting the correlation between mechanical properties and wear resistance of the developed thin films.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».