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Enregistrement W4229018343 · doi:10.1177/09544097221076258

Carrydown of liquid friction modifier

2022· article· en· W4229018343 sur OpenAlexaff
Hatef Rahmani, Dmitry V. Gutsulyak, L.J.E. Stanlake, Boris Stoeber, Sheldon Green

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part F Journal of Rail and Rapid Transit · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRailway Engineering and Dynamics
Établissements canadiensL.B. Foster Rail Technologies (Canada)University of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTrack (disk drive)Enhanced Data Rates for GSM EvolutionTangentOpticsMaterials scienceAcousticsPhysicsEngineeringMechanical engineeringGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A small-scale laboratory apparatus was built to study liquid friction modifier (LFM) behavior in a top-of-rail application. A field experiment was also carried out to complement the laboratory findings. KELTRACK® (a water-based LFM) was used as the test fluid. Laser-induced fluorescence served to measure the LFM thickness left on the track after the passage of the wheel. The lab experiments show that the LFM cannot withstand the high wheel-rail contact pressure in the nip present in cargo rail situations. As a result, the liquid is squeezed out laterally and attaches to the edges of the wheel contact band. This “edge liquid” is then carried down the track on the wheel. Gravimetric measurements of the wheel contact band confirm this observation, and show that only a minute amount of liquid is carried through the nip in the valleys between surface roughness features. In the field experiment, the LFM is applied from a trackside unit on a tangent section of the track. About 500 m downstream of the application point, the track has a curved section. LFM cannot be detected anywhere on the track a short distance (∼200 m) past the application unit. However, LFM is detectable on the curved sections of the track up to approximately 2 km from the application unit. This LFM on the curved track is believed to be due to transfer of the “edge liquid” from the wheel to the track, caused by the movement of the contact band as the train rounds a curve. The presence of LFM on the curved track far downstream is consistent with prior measurements of reduced lateral force on the curved track downstream of LFM application sites.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,332
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,176
Écart entre enseignants0,169 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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