Mechanisms of friction reduction of nanoscale sliding contacts achieved through ultrasonic excitation
Notice bibliographique
Résumé
Friction reduction is an important issue for proper functioning of nano-/micro-electromechanical systems (N-/MEMS) due to their large surface to volume ratios and the inability of traditional liquid lubricants to effectively lubricate sliding contacts. One efficient technique to achieve substantially lowered friction at the nanoscale, as well as superlubricity in some instances, was investigated with the coupling of ultrasonic actuation of the sliding contact in an atomic force microscope (AFM). Despite the successful application of ultrasonic AFM methods in achieving mechanical property measurements and nanoscale subsurface imaging of soft and hard materials, the mechanism of friction reduction in the microscopic contact and the influence of the ultrasonic parameters on friction reduction are still elusive. In this study, the effects of excitation amplitude, applied normal force, tip radius, and humidity on friction have been investigated in detail. Ultrasonic force microscopy (UFM) results are compared against those collected with conventional contact-AFM (C-AFM) and indicate that a reduction in the adhesive interaction between the tip and sample, as well as a reduction in the shear strength can explain the mechanisms of the friction reduction in UFM method. This study opens up a new door for the control of friction and wear, which is critical for the increased lifetime of AFM probes, N-/MEMS devices and would potentially bridge the gap between nanotribology and other fields, such as nanomachining, nanolithography and biomaterials imaging.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».