MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2805421951 · doi:10.1139/tcsme-2017-0052

A statistical model of elastic-plastic contact between rough surfaces

2018· article· en· W2805421951 sur OpenAlexvenueno aff
Guang Zhao, Shengxiang Li, Zhiliang Xiong, Wen-dong Gao, Qingkai Han

Notice bibliographique

RevueTransactions of the Canadian Society for Mechanical Engineering · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésAsperity (geotechnical engineering)Materials scienceContact areaPlasticityDeformation (meteorology)MechanicsStiffnessContact mechanicsComposite materialStructural engineeringFinite element methodEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a mechanical interface, the contact surface topography has an important influence on the contact stiffness. In the contact processes of asperities, elastic-plastic change can lead to discontinuity and lack of smoothness at a critical contact point. The result is a large difference between the elastic-plastic deformation and the actual asperity deformation. Based on Hertz contact theory, the heights of asperities on a rough surface obey a Gaussian distribution. To take into consideration the continuity of elastic-plastic asperity deformation, we divide the elastic-plastic deformation into three stages: pre-elastic-plastic, mid-elastic-plastic, and post-elastic-plastic deformation. This establishes an elastic-plastic contact model of asperity at a continuous critical point. The contact model of a single asperity fits well with the Kogut–Etsion model and the Zhao–Maietta–Chang model, and the variation trend is consistent. At a lower plastic index, the present model coincides with classical models of contact area and contact load. At a higher plastic index, the simulation results of the present model differ from the Greenwood–Williamson model and the Chang–Etsion–Bogy model but are similar to results from the Kogut–Etsion and Zhao–Maietta–Chang models. This study provides a more accurate microscopic contact model for rough surfaces and a theoretical framework for interface design and analysis.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,899
Score d'incertitude au seuil0,607

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)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,203 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTransactions of the Canadian Society for Mechanical EngineeringMême sujetAdhesion, Friction, and Surface InteractionsTravaux en français237 207