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Enregistrement W2053181686 · doi:10.1080/10426914.2014.941875

A Study of the Effect of Nanometer Fe <sub>3</sub> O <sub>4</sub> Addition on the Properties of Silicone Oil-based Magnetorheological Fluids

2014· article· en· W2053181686 sur OpenAlexfundno aff
Xinhua Liu, Lifeng Wang, He Lu, Dongdong Wang, Qingqing Chen, Zhongbin Wang

Notice bibliographique

RevueMaterials and Manufacturing Processes · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueVibration Control and Rheological Fluids
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Natural Science Foundation of ChinaUniversity of Ottawa
Mots-clésMagnetorheological fluidCarbonyl ironMaterials scienceNanometreSilicone oilMass fractionComposite materialViscosityRheologyMicrostructureTransmission electron microscopySiliconeNanoparticleScanning electron microscopeMagnetic fieldNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With the aim to improve the performance of magnetorheological fluids (MRFs) for mechanical transmission system, a process to prepare silicone oil-based MRFs with the addition of nanometer Fe3O4 particles is presented and five MRFs samples with different mass fraction of nanometer Fe3O4 particles have been prepared. The experimental materials, the preparation process, and test methods are elaborated. Moreover, the microstructures of soft magnetic carbonyl iron particles, nanometer Fe3O4 particles, and carbonyl iron/nano-sized Fe3O4 composites have been characterized via scanning electron microscope (SEM). Finally, test experiments of sedimentation stability, zero field viscosity, and shear yield stress have been carried out. The experimental results show that adding a certain amount of nanometer Fe3O4 particles (4 and 6 wt%) into MRFs can improve the performance of MRFs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,167 · 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'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

Citations42
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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