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Enregistrement W2293988027

Linear sliding wear behavior of aluminium matrix composites reinforced by particulates

2013· preprint· en· W2293988027 sur OpenAlexaff
Riad Khettabi, Jacek Litwin, Jacques Masounave

Notice bibliographique

RevueDSpace (Centre National De La Recherche Scientifique) · 2013
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloys Composites Properties
Établissements canadiensÉcole de Technologie Supérieure
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceComposite materialRubbingLubricationParticulatesVolume fractionTribologyAluminiumComposite numberMixing (physics)Matrix (chemical analysis)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Linear sliding wear behavior studied for metal composites. Different types of composites were tested and three different fabrication techniques: two foundry techniques with different volume fraction and particulates size and thermal projection. The results show that the lubrication has a strong effect on the wear rate. The composites did not wear when tested under oil lubrication conditions, while the cable wore rapidly. The opposite phenomena occurred when dry tests were performed: the cable was protected while the specimen wore quickly. The critical volume fraction, i.e. the minimum volume fraction of particulates for protecting the composites, is on the order of 10%, whatever the size of the reinforcement. This minimum volume fraction does not seem to significantly depend on the size of the particulates. Finally, it was observed that the wear rate of the composite is the lowest for composites reinforced by a low percentage of particulates. A mechanical model describes the behavior of both partners (cable and MMC).

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,307
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,080
Tête enseignante GPT0,325
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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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