Thermal Joint Resistance of Conforming Rough Surfaces with Grease-Filled Interstitial Gaps
Notice bibliographique
Résumé
Thermal joint conductance and resistance models are presented for grease- lled joints formed by conforming rough surfaces under light contact pressures. One model includes the thermal effect of contacting asperities, whereas the second, simpler model is based on conduction across the gaps only. The models are compared against recently publishedgrease andphase-changematerial (PCM) dataobtained at onecontactpressure, copper surfaces having three levels of surface roughness, four values of grease thermal conductivity, and two values of PCM conductivity.The models and the data are found to be in agreement over a wide range of a joint parameter de ned as the ratio of the effective joint roughness and the thermal conductivity of the gap substance. The models can be used to predict an upper bound on the joint conductance and a lower bound on the speci c joint resistance for surfaces that are turned and milled. Nomenclature Aa, Ac, Ag = apparent, contact, and gap area, m2 c1 = Vickers correlation coef cient, MPa c2 = Vickers correlation coef cient dV = Vickers average diagonal,m HB = Brinell hardness,MPa H ¤B = dimensionlessBrinell hardness, HB=3178 Hc = contact microhardness,MPa HV = Vickers microhardness,MPa hc, hg, h j = contact, gap, and joint conductances,W/m2 ¢K kg = grease conductivity,W/m ¢K ks = harmonic mean thermal conductivity, 2k1k2=.k1C k2/, W/m ¢K k1, k2 = solid thermal conductivities,W/m ¢K m = effectivemean absolute asperity slope, p.m21Cm22) m p = mean plane in equivalent surface m1, m2 = mean absolute asperity slopes of surfaces m p1, m p2 = mean planes in surfaces 1 and 2 P = apparent contact pressure,MPa Q = joint heat transfer rate, W Rc, Rg, R j = contact, gap, and joint resistances,K/W r j = speci c joint resistance, 1=h j, m2K/W Y = separation of mean planes, m 1T j = joint temperature drop, K = effective joint surface roughness,p
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».