Tuning the mechanical properties and toughness of TiAlN coatings deposited by low duty cycle pulsed magnetron sputtering from a rotating cylindrical target
Notice bibliographique
Résumé
Despite the promising capabilities, rotating cylindrical magnetron sputtering (CMS) has been relatively rarely described in the literature, especially regarding hard protective coating applications. In this study, we investigate the use of CMS in the pulsed dc mode with very low duty cycle (˂10 %) to prepare model TiAlN coatings at relatively high deposition rates (4 μm/h). We examine the impact of key parameters, specifically, substrate bias and substrate temperature on the coating microstructure and properties. Particularly, we focus on the residual stress in the coatings and their nanoindentation toughness, as these characteristics are crucial for the understanding of the film behavior and optimizing coating architectures. TiAlN coatings prepared with a substrate bias of about −100 V exhibit dense morphology, and high hardness (28–30 GPa), while the level of compressive stress in the coatings can be significantly reduced by increasing substrate temperature (from −5.6 GPa to −2.3 GPa at room temperature and 400 °C, respectively). Furthermore, we show a linear relationship between the residual stress in the TiAlN coatings and their nanoindentation toughness (1.1 MPa·m 1/2 to 5.1 MPa·m 1/2 ). Our findings demonstrate that both substrate bias and temperature can be effectively used to control the microstructure, mechanical properties, toughness and compressive stress level in the coatings, thereby opening a possibility to mitigate loading stress in various applications.
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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 ».