MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4205111070 · doi:10.3390/mi13010070

An Experimental Study of Micro-Dimpled Texture in Friction Control under Dry and Lubricated Conditions

2021· article· en· W4205111070 sur OpenAlexaff
Wei Yuan, Jesus Resendiz, Robert Tomkowski, Xu Liu

Notice bibliographique

RevueMicromachines · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Lubrication Engineering
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesVINNOVA
Mots-clésDimpleMaterials scienceReciprocating motionLubricationTexture (cosmology)Surface finishComposite materialReduction (mathematics)Coefficient of frictionMetallurgyComputer scienceArtificial intelligenceMathematicsBearing (navigation)Image (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Friction control is a vital technology for reaching sustainable development goals, and surface texturing is one of the most effective and efficient techniques for friction reduction. This study investigated the performance of a micro-dimpled texture under varying texture densities and experimental conditions. Reciprocating sliding tests were performed to evaluate the effects of the micro-dimpled texture on friction reduction under different normal loads and lubrication conditions. The results suggested that a micro-dimpled texture could reduce the coefficient of friction (CoF) under dry and lubricated conditions, and high dimple density results in a lower CoF. The dominant mechanism of the micro-dimpled texture's effect on friction reduction was discussed, and surface observation and simulation suggested that a micro-dimpled texture could reduce the contact area at the friction interface, thereby reducing CoF.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,241 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueMicromachinesMême sujetTribology and Lubrication EngineeringTravaux en français237 207