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Enregistrement W2484139512 · doi:10.3390/e18080290

Control of Self-Organized Criticality through Adaptive Behavior of Nano-Structured Thin Film Coatings

2016· article· en· W2484139512 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueEntropy · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueForce Microscopy Techniques and Applications
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceTribologyPhysical vapor depositionCoatingMachiningNano-Scanning electron microscopeThin filmNanoscopic scaleEnhanced Data Rates for GSM EvolutionComposite materialTool wearForensic engineeringNanotechnologyMetallurgyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this paper, we will develop a strategy for controlling the self-organized critical process using the example of extreme tribological conditions caused by intensive build-up edge (BUE) formation that take place during machining of hard-to-cut austentic superduplex stainless steel SDSS UNS32750. From a tribological viewpoint, machining of this material involves intensive seizure and build-up edge formation at the tool/chip interface, which can result in catastrophic tool failure. Built-up edge is considered to be a very damaging process in the system. The periodical breakage of the build-ups may eventually result in tool tip breakage and, thereby, lead to a catastrophe (complete loss of workability) in the system. The dynamic process of build-up edge formation is similar to an avalanche. It is governed by stick-slip phenomenon during friction and associated with the self-organized critical process. Investigation of wear patterns on the frictional surfaces of cutting tools using Scanning Electron Microscope (SEM), combined with chip undersurface characterization and frictional (cutting) force analyses, confirms this hypothesis. The control of self-organized criticality is accomplished through application of a nano-multilayer TiAl60CrSiYN/TiAlCrN thin film Physical Vapor Deposition (PVD) coating containing elevated aluminum content on a cemented carbide tool. The suggested coating enhanced the formation of protective nano-scale tribo-films on the friction surface under operation. Moreover, machining process optimization contributed to further enhancement of this beneficial process, as evidenced by X-ray Photoelectron Spectroscopy (XPS) studies of tribo-films. This resulted in a reduction of the scale of the build ups leading to overall wear performance improvement. A new thermodynamic analysis is proposed concerning entropy production during friction in machining with buildup edge formation. This model is able to predict various phenomena and shows a good agreement with experimental results. In the presented research we demonstrated a novel experimental approach for controlling self-organized criticality using an example of the machining with buildup edge formation, which is similar to avalanches. This was done through enhanced adaptive performance of the surface engineered tribo-system, in the aim of reducing the scale and frequency of the avalanches.

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.

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 candidatesCharge 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 enseignants0,361
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)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,257 · 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