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Enregistrement W3211156508 · doi:10.1002/pssr.202100412

Particle‐Induced Erosional Behaviors of Diamond‐Like Carbon Films

2021· article· en· W3211156508 sur OpenAlexaff
Zhaijun Lu, Dengke Fan, Lichun Bai

Notice bibliographique

Revuephysica status solidi (RRL) - Rapid Research Letters · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueDiamond and Carbon-based Materials Research
Établissements canadiensMinistry of Education and Child Care
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceBrittlenessDiamond-like carbonErosionParticle (ecology)Composite materialMolecular dynamicsNanoscopic scaleDiamondCarbon fibersParticle sizeDeformation (meteorology)Diamond cubicMechanicsChemical physicsNanotechnologyThin filmGeologyChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Particle‐induced erosion is an important form of materials wear. The erosion mechanism lacks good understanding due to the limitation of experimental techniques to characterize the fast impact process between particle and materials. Herein, the particle‐induced erosion of diamond‐like carbon (DLC) films is investigated using molecular dynamics simulations. It is found that the impact process shows an evident fluctuation. The impact energy is mainly absorbed during the first fluctuation period, and the fluctuations in other periods are dominated by elastic deformations. The energy absorbed in the first period shows a linear relation with the maximum material loss, and such relation indicates that there exists a threshold vertical impact velocity to initiate the loss of DLC films, which is due to the initiation of their plastic deformation. The maximum impact force shows a linear dependence on the impact velocity, attributed to the structural changes of DLC films. Moreover, the DLC films show large volume loss with both impact angles of 90° and 45°, indicating that these films exhibit both brittle and ductile impact behaviors due to their specific structural changes. These results can help to uncover the erosional behaviors of DLC films and elucidate the particle‐induced erosion mechanisms at the nanoscale.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,335
Écart entre enseignants0,285 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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