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Enregistrement W4307826632 · doi:10.21203/rs.3.rs-2213561/v1

The conditions necessary for the formation of dissipative structures in tribo-films on friction surfaces that decrease the wear rate

2022· preprint· en· W4307826632 sur OpenAlexaff
Иосиф Гершман, German Fox‐Rabinovich, Евгений Гершман, А. Е. Миронов, J.L. Endrino

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLubricants and Their Additives
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDissipative systemEntropy productionMaterials scienceProduction rateEntropy (arrow of time)Self-organizationThermodynamicsComposite materialComputer sciencePhysicsEngineeringProcess engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tribo-films form on the surface as a result of friction and wear. The wear rate is dependant on the frictional processes, which develop within these tribo-films. Physical-chemical processes with negative entropy production enhance reduction of the wear rate. Such processes intensively develop once self-organization with dissipative structure formation is initiated. This process leads to significant wear rate reduction. Self-organization can only occur after the system loses thermodynamic stability. This article investigates the behavior of entropy production which results in the loss of thermodynamic stability in order to establish the prevalence of friction modes required for self-organization. Tribo-films with dissipative structures form on the friction surface as a consequence of a self-organization process, resulting in an overall wear rate reduction. It has been demonstrated that a tribo-system begins to lose its thermodynamic stability once it reaches the point of maximum entropy production during the running-in stage.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,739

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,058
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,304 · 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

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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