Development and assessment of atomistic models for predicting static friction coefficients
Notice bibliographique
Résumé
The friction coefficient relates friction forces to normal loads and plays a key role in fundamental and applied areas of science and technology. Despite its importance, the relationship between the friction coefficient and the properties of the materials forming a sliding contact is poorly understood. We illustrate how simple relationships regarding the changes in energy that occur during slip can be used to develop a quantitative model relating the friction coefficient to atomic-level features of the contact. The slip event is considered as an activated process and the load dependence of the slip energy barrier is approximated with a Taylor series expansion of the corresponding energies with respect to load. The resulting expression for the load-dependent slip energy barrier is incorporated in the Prandtl-Tomlinson (PT) model and a shear-based model to obtain expressions for friction coefficient. The results indicate that the shear-based model reproduces the static friction coefficients ${\ensuremath{\mu}}_{s}$ obtained from first-principles molecular dynamics simulations more accurately than the PT model. The ability of the model to provide atomistic explanations for differences in ${\ensuremath{\mu}}_{s}$ amongst different contacts is also illustrated. As a whole, the model is able to account for fundamental atomic-level features of ${\ensuremath{\mu}}_{s}$, explain the differences in ${\ensuremath{\mu}}_{s}$ for different materials based on their properties, and might be also used in guiding the development of contacts with desired values of ${\ensuremath{\mu}}_{s}$.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».