MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413883226 · doi:10.1016/j.triboint.2025.111142

Numerical modeling of rough contact interfaces with trapped compressive liquid pockets

2025· article· en· W4413883226 sur OpenAlexaff
P. Alavi, Guillaume Anciaux, Lorenzo Rocchi, J. Richard, Jean‐François Molinari

Notice bibliographique

RevueTribology International · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesInnosuisse - Schweizerische Agentur für Innovationsförderung
Mots-clésMaterials scienceTribologyRough surfaceComposite materialMechanicsMechanical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We introduce a novel numerical model that integrates a Boundary Element Method (BEM) code in Fourier space to solve the problem of lubricated frictional contact between rough surfaces. This model accounts for scenarios where the lubricant quantity is significant yet discontinuous, leading to the formation of trapped, compressible lubricant pockets at the contact interface. Additionally, it incorporates the plastic behavior of solid surfaces through a simple plastic saturation method, enabling comprehensive analysis of contact area, pressure distribution, and variations in the friction coefficient across a wide range of conditions, such as lubricant type, density, and surface roughness. Comparison with experimental strip-drawing tests shows that, despite its simplicity, the model successfully captures the observed trend of a decreasing friction coefficient with increasing normal pressure in a mixed-lubrication regime. Notably, the study reveals that when the amount of lubricant is insufficient to fully fill the interfacial gap, even minor adjustments in its distribution can significantly influence the friction behavior of aluminum during forming processes.

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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,168
Score d'incertitude au seuil0,490

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueTribology InternationalMême sujetAdhesion, Friction, and Surface InteractionsTravaux en français237 207