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Enregistrement W4402344942 · doi:10.4271/2024-01-3030

Brake Particle Emission Influenced by Grooved Disc Friction Surfaces with or without a Hard Coating

2024· article· en· W4402344942 sur OpenAlexaff
Ran Cai, Xueyuan Nie, Yezhe Lyu, Jens Wahlström

Notice bibliographique

RevueSAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBrake Systems and Friction Analysis
Établissements canadiensUniversity of Windsor
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDisc brakeMaterials scienceCoatingParticle (ecology)BrakeComposite materialAutomotive engineeringMetallurgyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Many performance sport passenger vehicles use drilled or grooved cast iron brake rotors for a better braking performance or a cosmetic reason. Such brake rotors would unfortunately cause more brake dust emission, appearing with dirty wheel rims. To better understand the effects of such brake rotors on particle emission, a pin-on-disc tribometer with two particle emission measurement devices was used to monitor and collect the emitted airborne particles. The first device was an aerodynamic particle sizer, which is capable of measuring particles ranging from 0.5 to 20 μm. The second device was a condensation particle counter, which measures and collects particles from 4 nm to 3 μm. The testing samples were scaled-down brake discs (100 mm in diameter) against low-metallic brake pads. Two machined surface conditions (plain and grooved) with uncoated or ceramic-coated friction surfaces were selected for the investigation. The results showed that the grooved friction surface led to a higher particle emission than a plain friction surface finish. The ceramic coating can indeed reduce the negative effect of the grooving through reductions of both the brake wear and particle emission.

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 seuil0,008

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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