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Enregistrement W1985600951 · doi:10.1177/0954409712459306

Wayside gauge face lubrication: How much do we really understand?

2012· article· en· W1985600951 sur OpenAlexaff
Donald T. Eadie, Kevin Oldknow, Marco Santoro, Gene F. Kwan, Marcia Yu, Xin Lu

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part F Journal of Rail and Rapid Transit · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensL.B. Foster Rail Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGreaseLubricationLubricantGauge (firearms)Ranking (information retrieval)Face (sociological concept)Process (computing)Mechanical engineeringAutomotive engineeringProcess engineeringComputer scienceEngineeringPetroleum engineeringMaterials scienceComposite materialArtificial intelligenceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wayside gauge face lubrication is widely used to minimize rail wear. Scientific understanding of this process is limited; however, there have been significant recent improvements in application equipment. In this paper the process is analyzed in terms of a number of interacting sub-processes, and the factors thought to be important for lubricant and application equipment are reviewed. Wheel/rail contact conditions (pressure and temperature) are also identified as significant variables. Grease stability and retentivity are significant factors that affect lubricant performance; however, significant knowledge gaps exist about the factors that influence grease pick up and carry down especially at the extremes of operating temperatures. Laboratory (two-roller rig measurement of retentivity) and field evaluation (rail friction measurements of carry down) gave the same relative ranking for the tested grease samples. Areas for future research in the area are identified.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,032
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,032
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,005
Communication savante0,0060,017
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 GPT0,191
Écart entre enseignants0,179 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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