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Enregistrement W2141168552 · doi:10.1115/imece2004-60131

Modeling of Thermal Joint Resistance of Polymer-Metal Rough Interfaces

2004· article· en· W2141168552 sur OpenAlexaff
Majid Bahrami, M. M. Yovanovich, E. Marotta

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceJoint (building)PolymerComposite materialThermalThermal resistanceThermal contact conductanceMetalDeformation (meteorology)Interfacial thermal resistanceContact resistanceStructural engineeringMetallurgyThermodynamicsLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A compact analytical model is developed for predicting thermal joint resistance of rough polymer-metal interfaces in a vacuum. The joint resistance includes two components: i) bulk resistance of the polymer and ii) micro, constriction/spreading resistance of the microcontacts at the interface. Performing a deformation analysis, it is shown that the deformation mode of the polymer asperities is plastic. The required input parameters of the model can be measured in the laboratory and/or found in the open literature. It is observed that the thermophysical properties of the polymer control the thermal joint resistance and the metallic body properties have a second order effect on the thermal joint resistance. A non-dimensional parameter, i.e., ratio of microcontacts over bulk thermal resistances, is proposed as a criterion to specify the relative importance of the microcontacts thermal resistance. The present model is compared with more than 140 experimental data points collected for a selected number of polymers and showed good agreement.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,673
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,202 · 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.

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

Citations8
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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