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Enregistrement W1966759053 · doi:10.4271/2015-01-0687

Surface Effect of a PEO Coating on Friction at Different Sliding Velocities

2015· article· en· W1966759053 sur OpenAlexaff
Guang Wang, Xueyuan Nie, Jimi Tjong

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Lubrication Engineering
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoatingMaterials scienceSurface (topology)Composite materialGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">In order to reduce the weight of an automotive engine, an aluminum (Al) alloy engine block with cast iron liner has been successfully used to replace the gray cast iron engine. For newly emerging Al linerless engine in which the low surface hardness of the aluminum alloy has to be overcome, a few surface processing technologies are used to protect the surface of cylinders. Among them, plasma transferred wire arc (PTWA) thermal spraying coating is becoming popular. Plasma electrolytic oxidation (PEO) coating is also proposed for increasing the wear resistance of aluminum alloy and reducing the friction between the cylinder and piston. In this work, a PEO coating with a thickness of ∼20 μm was prepared, and a high speed pin-on-disc tribometer was used to study the tribological behavior of the coating at oil lubricant conditions. Different surface roughness of the coating and a large range of the sliding speeds were employed for the tests. The coefficient of friction (COF) vs surface roughness and sliding speed were particularly studied. The results show that the COF significantly decreased with the increase of sliding speed, and a smoother coating surface had a lower COF.</div></div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,974
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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