Recent Progress on Wear‐Resistant Materials: Designs, Properties, and Applications
Notice bibliographique
Résumé
There has been tremendous interest in the development of different innovative wear-resistant materials, which can help to reduce energy losses resulted from friction and wear by ≈40% over the next 10-15 years. This paper provides a comprehensive review of the recent progress on designs, properties, and applications of wear-resistant materials, starting with an introduction of various advanced technologies for the fabrication of wear-resistant materials and anti-wear structures with their wear mechanisms. Typical strategies of surface engineering and matrix strengthening for the development of wear-resistant materials are then analyzed, focusing on the development of coatings, surface texturing, surface hardening, architecture, and the exploration of matrix compositions, microstructures, and reinforcements. Afterward, the relationship between the wear resistance of a material and its intrinsic properties including hardness, stiffness, strength, and cyclic plasticity is discussed with underlying mechanisms, such as the lattice distortion effect, bonding strength effect, grain size effect, precipitation effect, grain boundary effect, dislocation or twinning effect. A wide range of fundamental applications, specifically in aerospace components, automobile parts, wind turbines, micro-/nano-electromechanical systems, atomic force microscopes, and biomedical devices are highlighted. This review is concluded with prospects on challenges and future directions in this critical field.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».