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Enregistrement W2064336993 · doi:10.1063/1.3340792

Physics of ice friction

2010· article· en· W2064336993 sur OpenAlexaff
Anne‐Marie Kietzig, Savvas G. Hatzikiriakos, Peter Englezos

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Physics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueWinter Sports Injuries and Performance
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSliderMechanicsMaterials scienceSurface roughnessDynamical frictionSurface finishWettingMechanical engineeringComposite materialPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although the study of friction has a long history, ice friction has only been investigated during the last century. The basic physical concepts underlying the different friction regimes, such as boundary, mixed, and hydrodynamic friction are also relevant to ice friction. However, these friction regimes must be described with respect to the thickness of the lubricating liquidlike layer on ice. In this review the state of knowledge on the physics of ice friction is discussed. Surface melting theories are introduced. These theories attempt to explain the existence and nature of the liquidlike surface layer on ice at any temperature and without any load applied. Pressure melting, as the long-time explanation for the ease of ice friction, is discussed, together with the prevailing theory of frictional heating. The various laboratory setups for ice friction measurements are presented as well as their advantages and disadvantages. The individual influence of the different parameters on the coefficient of ice friction is discussed; these include the effects of temperature, sliding velocity, normal force exerted by the sliding object, the contact area between ice and slider, relative humidity, and also properties of the slider material such as surface roughness, surface structure, wettability, and thermal conductivity. Finally, the most important ice friction models based on the frictional heating theory are briefly introduced and research directions on the subject of ice friction are discussed.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 GPT0,254
Écart entre enseignants0,245 · 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

Citations204
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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