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Enregistrement W1931464052 · doi:10.1111/j.1551-2916.2010.04297.x

Kinematic Viscosities of High‐Temperature Materials Used in Plasma Spraying

2011· article· en· W1931464052 sur OpenAlexaff
André McDonald, S. Chandra

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Ceramic Society · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKinematicsViscosityMaterials scienceActivation energyKinetic energyCeramicCubic zirconiaThermodynamicsMechanicsDissipationEnergy balanceYttria-stabilized zirconiaComposite materialChemistryPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A simple analytical model based on the law of conservation of energy was developed to estimate the kinematic viscosity of high‐temperature materials. An energy balance between the kinetic, viscous dissipation, and surface energies of high‐speed molten droplets and the splats formed after impact and spreading was conducted to produce a nondimensional relationship between kinematic viscosity and the maximum spread factor of the splat. The dimensional kinematic viscosities of a wide variety of high‐temperature materials were determined and comparisons with experimentally measured viscosities were conducted. It was found that the predictions of the model agreed to within one order‐of‐magnitude of experimentally measured values. Experimental data for high‐temperature ceramics such as yttria‐stabilized zirconia were unavailable for comparison. However, the agreement between the model and experimental values of kinematic viscosity observed for alumina, coupled with the monoclinic fluorite structure and high density of zirconia, suggested that its kinematic viscosity was probably much lower than that of alumina, as predicted by the analytical model.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations3
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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