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Enregistrement W1954480451 · doi:10.1002/0471266965.com102.pub2

Thermal Diffusivity by The Laser Flash Technique

2012· other· en· W1954480451 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueCharacterization of Materials · 2012
Typeother
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueThermography and Photoacoustic Techniques
Établissements canadiensAdvantage Forensics (Canada)Dalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermal diffusivityLaser flash analysisHeat transferLaserMechanicsThermalMaterials scienceThermal conductionThermodynamicsOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Thermal diffusivity is an important material thermophysical property. The most widely used method for measuring thermal diffusivity is the laser flash technique. In this technique, a sample is placed within a controlled atmosphere furnace and subjected to a finite impulse of radiant energy on its front surface, through the use of a laser. The transport of heat through the sample, as a result of the laser impulse, causes a transient temperature rise on the rear surface of the specimen. This temperature rise is measured by an IR detector placed above the rear sample surface. The net result is a “thermogram” which is a plot of the rear‐face temperature versus time. Assuming a proper set‐up and careful experimentation, the transfer of heat under these conditions approximates one‐dimensional heat flow. Comparing the experimental data with one‐dimensional heat flow theoretical predictions, allows an estimation of thermal diffusivity. There are several methods available to determine thermal diffusivity based on experimental and theoretical comparisons. The simplest method is to determine the “half‐rise time,” t 0.5, which is the time at which the experimentally measured rear‐face temperature reaches half of its maximum value. More accurate methods use sophisticated analysis algorithms to model and fit the entire experimental thermogram curve to an ideal theoretical curve by means of a nonlinear least‐squares procedure. These approaches can include corrections that account for the fact that the experimental measurements only approximate one‐dimensional heat flow conditions. Using the thermogram curve fitting techniques, the measurement of thermal diffusivity of a range of material types including solid thermal insulators and conductors is possible. It is also possible to measure the apparent diffusivity of inhomogeneous samples such as composites and porous materials. Using two‐ and three‐layer analysis methods allows the measurement of thermal diffusivity of liquids. The layer methods can be extended to a determination of the thermal contact resistance of interfaces encountered in coated or bonded materials.

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.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,271
Score d'incertitude au seuil0,995

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)0,0060,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,182 · 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