Effect of Surface Morphology and Texture of Short-Tailed Shrew’s Toe on Tribological Properties of 65Mn Steel
Notice bibliographique
Résumé
To reduce the friction coefficient and wear in tillage machinery during operation, biomimetic textures with different densities inspired by the short-tailed shrew's claw were designed using biomimetic principles. These textures were applied to the surface of 65Mn steel using laser processing technology. This study investigated the effects of these bionic textures on the tribological properties of 65Mn steel surfaces in two environments: dry friction and soil friction. Friction and wear tests were conducted, and the friction coefficient, wear morphology, and wear quality were measured using a friction and wear testing machine, a scanning electron microscope (SEM), and a three-dimensional profilometer. The results indicate that under dry friction conditions, the tribological properties of specimens with bionic textures were significantly improved compared to non-textured specimens. The frictional properties of the specimens with bionic textures were optimized at a texture density of 20%, with an average coefficient of friction reduction of 24%. Under soil friction conditions, the samples with bionic textures demonstrated better tribological performance at densities of 20% and 30% compared to the non-textured samples, with decreases in the average coefficient of friction of 1.3% and 2.9%. The special surface structure of the bionic short-tailed shrew claw can effectively reduce friction heat effects and wear, demonstrating significant anti-friction and anti-wear performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».