Phase formation prediction in magnetron sputtered Cu(Ti)Zn thin films: Numerical vs experimental approaches
Notice bibliographique
Résumé
In this work, we evaluated the ability of three numerical methods to predict the phase formation in Cu–Zn binary and Cu–Ti–Zn ternary alloy thin films deposited by DC-magnetron sputter deposition. Molecular dynamics (MD) simulations were carried out to simulate the growth of the alloy film and study the organization at the atomic level. A Machine Learning (ML) approach trained with a recently published bulk HEA (high-entropy alloy) database was used to determine the presence of an amorphous phase, solid solutions, or/and intermetallics. Finally, CALPHAD (CALculation of PHAse Diagrams) thermodynamic modeling allows one to simulate the phase diagrams. Crystalline phases formed in experimental films were investigated by grazing incidence x-ray diffraction (GIXRD). Comparison with CALPHAD results highlights that for pure Ti or binary Cu–Zn films, the thermodynamically stable phases are formed in the films. Less agreement was found at low or high percentage of Ti introduced in the Cu–Zn system, and drastic differences were observed for elemental compositions close to equimolarity. In those cases, the out of equilibrium nature of the magnetron sputtering deposition technique is evidenced. The very limited agreement between the GIXRD and ML approach is explained by the available database, which is exclusively based on bulk alloys. Elemental composition of the alloy does not itself determine the stabilized phases: elaboration techniques are to be taken into account too. MD simulations bring information on a possible segregation of the Zn element to the surface and grain boundaries. A very good agreement is evidenced between the calculated and experimental diffraction patterns.
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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 | 0,000 | 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 ».