Método neutrosófico para evaluar los recubrimientos DLC bajo condiciones de erosión seca

Contenido principal del artículo

Jorge Andrés Rodas Buenaño
Antonio Gabriel Castillo Medina
Andrés Sebastián Villacrés Quintana
Javier Renato Moyano Arévalo

Resumen

Este estudio tiene como objetivo desarrollar un Método Neutrosófico para evaluar los recubrimientos de carbono tipo diamante (DLC) bajo condiciones de erosión seca. Se presenta una evaluación exhaustiva del comportamiento de estos recubrimientos, utilizando una plataforma de erosión seca diseñada específicamente para esta investigación. Se investigó el rendimiento de diversos recubrimientos DLC, incluyendo carbono amorfo hidrogenado (a-C:H), carbono amorfo dopado con silicio (a-C:H:Si) y carbono amorfo dopado con tungsteno (a-C:H:W). Las pruebas se realizaron utilizando partículas de arena de sílice de 250 μm a una velocidad de impacto de 15 m/s y un ángulo de 90 grados. Los resultados revelan diferencias significativas en la resistencia a la erosión entre los diversos tipos de recubrimientos DLC, así como la influencia crucial del material del sustrato en su rendimiento. Este enfoque permitirá no solo evaluar de manera más rigurosa las propiedades de erosión de los recubrimientos DLC, sino también establecer una metodología reproducible que se pueda aplicar en futuros estudios. De este modo, se contribuirá al entendimiento de cómo optimizar estos recubrimientos en aplicaciones industriales donde la resistencia al desgaste es esencial, potenciando así su uso en diversas aplicaciones tecnológicas. El desarrollo del Método Neutrosófico promete ser un avance significativo en la caracterización y mejora de los recubrimientos DLC en condiciones de erosión seca. 

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Cómo citar
Método neutrosófico para evaluar los recubrimientos DLC bajo condiciones de erosión seca. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 37, 246-253. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/719
Sección
Articulos

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Método neutrosófico para evaluar los recubrimientos DLC bajo condiciones de erosión seca. (2025). Neutrosophic Computing and Machine Learning. ISSN 2574-1101, 37, 246-253. https://fs.unm.edu/NCML2/index.php/112/article/view/719

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