Lubrication with Soft and Hard Two-Dimensional Colloidal Arrays
Notice bibliographique
Résumé
Normal and friction forces between immobilized two-dimensional (2D) homogeneous non-close-packed colloidal arrays made of different particles are compared in aqueous media. Soft pH-responsive (microgels) and nonresponsive hard (silica) particles of different sizes were used to create the 2D arrays. The results show that the friction of soft responsive structured layers can be successfully modulated by varying the pH, with a friction coefficient varying by nearly 3 orders of magnitude (10 –2 to 1). This important change in lubricating properties is mainly correlated with the particle swelling behavior, i.e., the friction coefficient decreasing exponentially with an increase in the swelling ratio regardless of the size, surface coverage, and degree of ionization of the particles. In addition, the robustly attached microgel particles were able to sustain high pressure (up to 200 atm) without significant surface damage. The 2D arrays of nonresponsive hard particles also gave rise to a very low friction coefficient (μ ≈ 10 –3 ) under similar experimental conditions and could sustain a larger pressure without damage (≤600 atm). The low friction dissipation observed between the hard arrays resulted from a rolling mechanism. Even though rolling requires nonimmobilized particles on the substrates, the results show the importance of attaching a certain proportion of particles on the surfaces to reduce friction.
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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 ».