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Enregistrement W4391559982 · doi:10.21203/rs.3.rs-3877656/v1

An experimental study on the estimation of the static characteristics and relative displacement of the surfaces of an 88% tin-coated plain bearing

2024· preprint· en· W4391559982 sur OpenAlexfundno aff
Mehala Kadda, Bendaoud Nadia, Boukhatmi Hadi, Bendaoud Mohamed Habib

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2024
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTribology and Lubrication Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of GeneticsCentre National de la Recherche Scientifique
Mots-clésTinDisplacement (psychology)Bearing (navigation)GeologyPlain bearingGeotechnical engineeringGeodesyMaterials scienceComposite materialComputer scienceMetallurgyArtificial intelligencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to prevent warming and deterioration in the surface condition of the plain bearing (shaft/bearing), it was necessary to enhance the heat engines' efficiency by applying a coating containing 88% tin to the internal surface of the bearing. To assess the effectiveness and reliability of these coatings, a testing rigs specifically designed for automotive engine bearings was developed. The University of Poitiers collaborated on the experimental analysis, which explored the impact of different loads and speeds. The results of the analysis confirmed that frictional efficiency tended to improve with low loads and high speeds. The displacement observed in the bearing decreased as the speed increased, particularly in lightly loaded plain bearings. Conversely, heavily loaded sliding bearings exhibited higher displacement values. At the 315º position, the displacement was particularly significant and increased significantly with the load, while it was less significant at the 45º position. In the 315º position, the circumferential face displacement of the shaft decreased notably with increasing speed at low loads. Similarly, for higher loads, the displacement only slightly decreased with increasing speed, but these displacements were very high at the 315º position.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,358

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,321 · 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
Publié2024
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Résumé présentoui

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