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Enregistrement W4361008150 · doi:10.31891/2079-1372-2023-107-1-13-19

Study of frictional properties, long-term (cyclic) strength of materials of brake pads of motor vehicles

2023· article· en· W4361008150 sur OpenAlexaff
V.D. Makarenko, Oleh Kliuiev, O. A. Voitovych, Yu. Ye. Mieshkov, Yu. V. Маkarenko

Notice bibliographique

RevuePROBLEMS OF TRIBOLOGY · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueSurface Treatment and Coatings
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceFrettingFatigue limitBrakeBrake padMetallurgyCarbideTemperingLubricantComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Fractogram analysis shows that deep scratches, particles of titanium and chromium carbides and other elements were found on the friction surfaces. Moreover, in the braking devices there was damage to the large size of the brake pads of trucks. The transfer of particles of borides and carbides to the surface of the wheels can be explained by the processes of metal flooding with their subsequent embrittlement, which inevitably leads, as a rule, to the destruction of friction wheel pairs. It is established that such types of wear as fretting corrosion significantly (by 1.5-2 times) reduce the fatigue limit of parts. Also significantly reduce the cyclic strength of metal friction pairs oxide films on their surface in the absence of lubricant. The service life of friction wheel pairs has a particularly strong impact on fatigue strength. The main reason for the decrease in endurance due to the processes of setting on the working surfaces of friction units is a high concentration of stresses caused by deep tears, cuts, microcracks. The process of destruction of brake pads from fatigue begins from the surface of the part. In this regard, the quality of the surface, its structural-phase composition, physical and mechanical properties of the surface layer in most cases are decisive for the intensity of the development of wear processes of parts from fatigue of the tribosystem (friction wheel pairs), which are operated under cyclic loads. The peculiarity of the influence of friction and wear processes on the fatigue strength of metal is that at the time of running-in there is a change in surface roughness, structure and properties of surface layers. As the analysis of literature sources has shown, the effectiveness of the influence of friction and wear processes on the characteristics of fatigue resistance in the case of repeatedly alternating (cyclic) loads is essential, and therefore ignoring this effect during the traditional assessment of the reliability of parts by individual criteria, for example, wear resistance, often leads to an incorrect assessment of the operational durability of the elements of the tribological system of road or rail transport. The long-term (cyclic) strength of brake pads was determined on a specialized unit model 1251 by Instron company (Great Britain). The basis for spraying and surfacing of different types of coatings was normalized steel 35. Tensile-compressive deformations at zero average stress and a cycle frequency of 20 Hz were studied on the laboratory unit. Most of the tests were carried out in salt solutions (NaCℓ of industrial purity was used).The process of destruction of brake pads from fatigue begins with the surface of the part. In this regard, the quality of the surface, its structural-phase composition, physical and mechanical properties of the surface layer in most cases are decisive for the intensity of the development of wear processes of parts from fatigue of the tribosystem (friction wheel pairs), which are operated under cyclic loads. Endurance limits in the case of simultaneous exposure to friction forces and cyclic loads will depend on the sliding speed of the tangent surfaces of the normal contact load, which determines the friction force, and the composition of the environment.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,001
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)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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