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Enregistrement W2408256525 · doi:10.1021/acsami.5b03543

(Ag,Cu)–Ta–O Ternaries As High-Temperature Solid-Lubricant Coatings

2015· article· en· W2408256525 sur OpenAlexafffund
Hongyu Gao, Alberto Otero‐de‐la‐Roza, Jingjing Gu, D. S. Stone, Samir Aouadi, Erin R. Johnson, Ashlie Martini

Notice bibliographique

RevueACS Applied Materials & Interfaces · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetal and Thin Film Mechanics
Établissements canadiensDalhousie UniversityNational Institute for Nanotechnology
Organismes subventionnairesMinisterio de Ciencia e InnovaciónAir Force Office of Scientific ResearchAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésMaterials scienceLubricantTribologyMolecular dynamicsTernary operationOxideDensity functional theoryMetalWork (physics)ThermodynamicsComposite materialChemical physicsMetallurgyComputational chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ternary oxides have gained increasing attention due to their potential use as solid lubricants at elevated temperatures. In this work, the tribological properties of three ternary oxides-AgTaO3, CuTaO3, and CuTa2O6-were studied using a combination of density-functional theory (DFT), molecular dynamics (MD) simulations with newly developed empirical potential parameters, and experimental measurements (AgTaO3 and CuTa2O6 only). Our results show that the MD-predicted friction force follows the trend AgTaO3 < CuTaO3 < CuTa2O6, which is consistent with the experimentally measured coefficients of friction. The wear performance from both MD and experiment exhibits the opposite trend, with CuTa2O6 providing the best resistance to wear. The sliding mechanisms are investigated using experimental characterization of the film composition after sliding, quantification of Ag or Cu cluster formation at the interface during the evolution of the film in MD, and DFT energy barriers for atom migration on the material surface. All our observations are consistent with the hypothesis that the formation of metal (or metal oxide) clusters on the surface are responsible for the friction and wear behavior of these materials.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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)0,0000,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations48
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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