Evolution of the Coefficient of Friction with Surface Wear for Advanced Surface Textured Composites
Notice bibliographique
Résumé
In this study, textured composite surface with protruding fibers is developed, which exhibits extremely high coefficient of friction on ice. A novel composite material with improved wear resistibility is aimed to determine with the target to maintain its slip‐resistance properties over extended use. Particularly, two thermoplastic elastomers are compared, namely, thermoplastic polyurethanes (TPU) and Styrene–Butadiene–Styrene (SBS), reinforced with five types of fibers with varying stiffnesses and ductility, including alumina, basalt, glass, carbon, and poly(p‐phenylene‐2,6‐benzobisoxazole)) (PBO). The surface science of the composite is analyzed by using Fourier tranorm infrared spectroscopy to assess the intensity of existing interfacial bonding at fiber/matrix interface and scanning electron microscopy imaging for visual characterization. The results show that TPU composites have significantly higher abrasion resistance and slip resistance on ice as compared to SBS composites with the maximum abrasive resistance index (347.5 ± 29.5, p < 0.0001) and coefficient of friction on ice (0.375 ± 0.031, p < 0.0001) for PBO/TPU composite. Similarly, Fourier tranorm infrared spectroscopy spectrum demonstrates stronger existing bands in TPU compared to SBS composites indicative of better fiber wetting in TPU composites. The current PBO–TPU composite can be a potential candidate for various antislip applications as it has improved wear‐resistance (22%) and slip‐resistance (57%) properties, with respect to pure TPU.
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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 | 0,000 | 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 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 ».