Influence of the Ti-TiN-(Y,Ti,Al)N Nanolayer Coating Deposition Process Parameters on Cutting Tool Oxidative Wear during Steel Turning

材料科学 涂层 图层(电子) 冶金 相(物质) 沉积(地质) 氧化物 复合材料 有机化学 化学 沉积物 古生物学 生物
作者
Alexey Vereschaka,Catherine Sotova,Filipp Milovich,Anton Seleznev,Nikolay Sitnikov,С. Р. Шехтман,Vladimir Pirogov,Natalia Baranova
出处
期刊:Nanomaterials [Multidisciplinary Digital Publishing Institute]
卷期号:13 (23): 3039-3039 被引量:3
标识
DOI:10.3390/nano13233039
摘要

Ti-TiN-(Y,Ti,Al)N coatings with a three-layer architecture (adhesive Ti layer, transition TiN layer, and wear-resistant (Y,Ti,Al)N layer) were studied. When depositing coatings, three arc current values of the yttrium cathode were used: 65, 85, and 105 A. The yttrium contents in the coatings were 30, 47, and 63 at. %, respectively. When turning 1045 steel, a coating with 30 at. % yttrium showed better wear resistance compared to a commercial (Ti,Cr,Al)N coating. The coating with 63 at. % yttrium did not show an increase in wear resistance compared to the uncoated sample. Nanolayers with a high yttrium content are oxidized more actively compared to nanolayers with a high titanium content. Phase analysis shows partial retention of the initial phases (Y,Ti,Al)N and (Ti,Y,Al)N during the formation of the Y2O3 oxide phase in the outer layers of the coating and the presence of only the initial phases in the deep layers. Coating nanolayers with high contents of aluminum and yttrium lose their original structure to a greater extent during oxidation compared to layers without aluminum.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
上官听白发布了新的文献求助20
刚刚
王婧萱萱萱完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
颖火虫发布了新的文献求助10
3秒前
简单的银耳汤完成签到,获得积分10
3秒前
欧阳尔云完成签到 ,获得积分20
5秒前
QMM完成签到 ,获得积分10
6秒前
6秒前
7秒前
卟噜完成签到,获得积分10
7秒前
7秒前
9秒前
FSF完成签到,获得积分10
10秒前
NexusExplorer应助wisher采纳,获得10
10秒前
wpie99发布了新的文献求助200
11秒前
北门书生发布了新的文献求助10
11秒前
12秒前
DL发布了新的文献求助10
13秒前
教生物的杨教授完成签到,获得积分10
13秒前
bkagyin应助zhongying采纳,获得10
14秒前
科研通AI5应助爱lx采纳,获得10
15秒前
CipherSage应助芒果豆豆采纳,获得10
17秒前
GQL完成签到 ,获得积分10
18秒前
崛起之邦完成签到,获得积分10
18秒前
西原的橙果完成签到,获得积分10
18秒前
顾矜应助hulala采纳,获得10
20秒前
20秒前
Owen应助xhuryts采纳,获得10
21秒前
22秒前
跳跃仙人掌应助欧阳尔云采纳,获得20
23秒前
24秒前
ding应助潇洒小松鼠采纳,获得10
25秒前
mystryjoker发布了新的文献求助10
26秒前
朴实流沙发布了新的文献求助10
26秒前
小鹿儿完成签到,获得积分10
28秒前
zhongying发布了新的文献求助10
29秒前
29秒前
易止关注了科研通微信公众号
30秒前
PCT完成签到,获得积分10
30秒前
HHTTWG发布了新的文献求助50
30秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Musculoskeletal Pain - Market Insight, Epidemiology And Market Forecast - 2034 666
Crystal Nonlinear Optics: with SNLO examples (Second Edition) 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3735677
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3279465
关于积分的说明 10015528
捐赠科研通 2996202
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1643929
邀请新用户注册赠送积分活动 781579
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 749423