MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3203807759 · doi:10.18280/acsm.450401

Contribution to the Study of Solid-Solid Thermal Contact Resistances--A Comparative Study

2021· article· en· W3203807759 sur OpenAlexvenueno aff
Rahmouna Cheriet, Bourassia Bensaad, Fatiha Bouhadjela, Soufyane Belhenini, Mohammed Belharizi

Notice bibliographique

RevueAnnales de Chimie Science des Matériaux · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal contact conductanceFinite element methodMaterials scienceThermalThermal contactContact areaContact resistanceMechanicsEmpirical modellingComposite materialThermodynamicsThermal resistanceEngineeringSimulationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a mixed numerical / semi-empirical approach that primarily aimed to estimate the thermal contact resistance between two solids. The results obtained by this mixed method were compared and validated by experimental measurements of this resistance. Three semi-empirical models were used, namely the Mikic model, the Yovanovich model and the Antonetti model. The three-dimensional finite element numerical simulation was used to estimate the contact pressure between the two solids. Then this contact pressure obtained numerically was compared to the hardness of the solids in contact. The findings indicated that the numerically obtained contact pressures were close to hardness. Therefore, the hardness, which is usually used as an input variable in semi-empirical models, was replaced by the contact pressure. The thermal contact resistance obtained by this mixed method was then compared with the experimental one. The outcomes obtained from this comparison turned out to be very conclusive and can therefore be used to reinforce our approach which can actually be viewed as a reliable and low-cost method for estimating the thermal contact resistance between solids in contact.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,738
Score d'incertitude au seuil0,483

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,334
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnnales de Chimie Science des MatériauxMême sujetAdhesion, Friction, and Surface InteractionsTravaux en français237 207