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Enregistrement W4416450325 · doi:10.1016/j.ijsolstr.2025.113740

Closed-form solutions for contact pressure distribution generated by 2D rough profiles

2025· article· en· W4416450325 sur OpenAlexaff
Abdellah Marzoug, Thibaut Chaise, Ida Raoult, W. H. Ye, Arnaud Duval, Daniel Nélias

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Solids and Structures · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensSafran Electronics (Canada)
Organismes subventionnairesSafranAssociation Nationale de la Recherche et de la Technologie
Mots-clésAsperity (geotechnical engineering)Parametric statisticsSurface finishRepresentation (politics)Surface roughnessInvariant (physics)Distribution (mathematics)Surface (topology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the influence of surface roughness on contact mechanics, addressing the limitations of existing models that often rely on idealized and symmetric asperity shapes. We introduce a generalized representation of asperity geometries, including non-symmetric profiles, to better capture the diversity of surface characteristics encountered in real-world applications. By applying this parametric asperity model, we perform numerical simulations to analyze the impact of different parameters on contact behavior, effectively identifying various interaction regimes. The analysis is based on the assumption of elastic contact and focuses on two-dimensional roughness profiles characterized by surfaces that remain invariant along the axis orthogonal to the rolling direction. This approach effectively simulates geometries that display sufficient invariance along this axis, thereby representing realistic asperities in the form of streaks. Our theoretical framework quantifies the resulting analytical pressure distribution as a function of both geometric and mechanical parameters of the generalized asperities. By accommodating non-symmetric asperity geometries, our approach enhances model accuracy while significantly reducing computational time and resource requirements compared to traditional numerical methods.

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: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,393

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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