《Surface and Coatings Technology》：Non-monotonic thickness dependence of microstructure and scratch damage resistance in CVD TaC coatings on graphite
编辑推荐：
•划痕抗损伤性随TaC涂层厚度呈非单调变化。•剥落载荷从33μm处的7.50N增加到46μm处的11.77N。•柱状晶粗化伴随着划痕抗损伤性的恢复。•条件应力估计在33μm时为拉应力，在46μm时为压应力。引言石墨和碳/碳（C/C）复合材料适用于高温应用，但其易氧化性需要使用
- •
划痕抗损伤性随TaC涂层厚度呈非单调变化。
- •
剥落载荷从33μm处的7.50N增加到46μm处的11.77N。
- •
柱状晶粗化伴随着划痕抗损伤性的恢复。
- •
条件应力估计在33μm时为拉应力，在46μm时为压应力。
引言
石墨和碳/碳（C/C）复合材料适用于高温应用，但其易氧化性需要使用保护涂层[1]、[2]。碳化钽（TaC）因其高熔点和化学稳定性成为一种有前景的涂层材料[3]。化学气相沉积（CVD）能够控制涂层成分和微观结构。然而，有效的保护还需要涂层保持其完整性和与基底的结合力，因此开裂和剥离是重要的考虑因素。
针对这些失效风险，之前的研究调查了碳化物固溶体、多层结构和过渡层[4]、[5]、[6]、[7]。Zhang等人通过原位形成的TaC过渡层展示了改善的粘附强度和热震抗性[8]。梯度结构和多层架构也被用于减少涂层应力并改善与基底的机械相容性。Dong等人报告了硬度梯度CrN/TiAlN涂层中残余应力的降低，而Luo等人通过过渡层优化展示了CrN/W-DLC/DLC多层涂层中内应力的降低和粘附力的提高[9]、[10]。Wang等人研究了石墨上CVD TaC涂层的残余应力和烧蚀行为[11]。相关的CVD碳化硅（SiC）研究表明涂层厚度可以改变残余应力状态[12]和断裂行为[13]。这些发现表明，在评估涂层性能时，应同时考虑厚度、微观结构和界面架构。
对于CVD TaC，增加厚度也会伴随竞争性晶粒生长和表面形貌的变化。虽然van der Drift模型提供了柱状晶选择的框架[14]，但这些形态变化与应力倾向和机械损伤之间的关系在受控厚度系列中仍未得到充分解决。本研究通过结合形态学、衍射和划痕测量来解决这一差距，旨在研究厚度变化过程中可能出现的中间厚度退化后恢复现象，而非假设涂层性能随厚度单调改善。
因此，在其他沉积条件恒定的情况下，制备了名义厚度为15、23、33和46μm的TaC涂层。研究目标包括：表征表面和截面形态变化，评估衍射峰位置和展宽并估算条件残余应力，以及使用临界载荷、声学发射（AE）、摩擦系数（COF）记录和划痕后观察来比较划痕损伤。特别关注33μm处划痕抗损伤性的降低和46μm处的恢复，以及它们与不断演化的微观结构和应力倾向的关联。
节选片段
通过化学气相沉积（CVD）制备TaC涂层
在高纯度石墨基底（Grade 6510，SGL Carbon，德国；尺寸：30×30×3mm）上使用化学气相沉积（CVD）技术合成了碳化钽（TaC）涂层。沉积前，使用白光共聚焦显微镜（WLCM）检查了未涂覆石墨基底的典型区域。根据ISO 25178标准报告的面积高度参数，算术平均高度（Sa）值为2.64–8.63μm，最大高度（Sz）值为11.5–34.1μm，以及
表面形貌和粗糙度演化
为了阐明化学气相沉积（CVD）碳化钽（TaC）涂层空间几何形态的演化及其潜在的生长物理机制，本节系统性地结合了微表面形貌（SEM）分析和宏观统计面积粗糙度（WLCM）参数的分析[22]。样品显示出与厚度相关的表面形貌差异，包括最大研究厚度处的晶粒粗化和极端高度变化的减少。这些
结论
在所研究的样品系列中，划痕抗损伤性随涂层厚度呈非单调变化。Lc2从23μm处的10.45N降低到33μm处的7.50N，然后恢复到46μm处的11.77N。中间厚度的退化与最大(111)峰展宽和条件拉应力估计（+0.138GPa）同时发生，而恢复则伴随柱状晶粗化、展宽减小和压应力估计（?0.554GPa）。这些相关性表明
CRediT作者贡献声明
Yitao He：撰写——审阅与编辑，撰写——初稿，可视化，方法论，调查，正式分析。Luqiang Zhu：调查。Hao Zhang：调查。Qingzhi Ma：监督。Renhao Hu：资源。Shaolong He：监督，资源。Lianyi Xu：可视化，资源，项目管理。Yunzhou Xue：监督，资源。Rongbin Li：监督。Ying Wang：监督。Pan Gao：监督，资源，概念化。
利益冲突声明
作者声明他们没有任何已知的竞争性经济利益或个人关系可能被认为会影响本论文中报告的工作。
致谢
本工作得到中国国家重点研发计划[项目编号 2024YFB3816700]、宁波青年科技创新领军人才计划[项目编号 2024QL018]和浙江省重点研发计划[项目编号 2024SSYS0052]的支持。
Yitao He|Luqiang Zhu|Hao Zhang|Qingzhi Ma|Renhao Hu|Shaolong He|Lianyi Xu|Yunzhou Xue|Rongbin Li|Ying Wang|Pan Gao
