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Studies on Rheocasting Using Cooling Slope

2012· article· en· W1986577510 sur OpenAlexaff
Prosenjit Das, Sudip K. Samanta, Himadri Chattaopadhyay, Pradip Dutta

Notice bibliographique

RevueDiffusion and defect data, solid state data. Part B, Solid state phenomena/Solid state phenomena · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgy and Material Forming
Établissements canadiensCanadian Society of Intestinal Research
Organismes subventionnairesDepartment of Science and Technology, Ministry of Science and Technology, India
Mots-clésMaterials scienceSuperheatingMechanicsSlurryIsothermal processMicrostructureVolume fractionPhase (matter)DragNucleationThermodynamicsRecalescenceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the present work, a cooling channel is employed to produce semi-solid A356 alloy slurry. To understand the transport process involved, a 3D non-isothermal, multiphase volume averaging model has been developed for simulation of the semi-solid slurry generation process in the cooling channel. For simulation purpose, the three phases considered are the parent melt, the nearly spherical grains and air as separated but highly coupled interpenetrating continua. The conservation equations of mass, momentum, energy and species have been solved for each phase and the thermal and mechanical interactions (drag force) among the phases have been considered using appropriate model. The superheated liquid alloy is poured at the top of the cooling slope/channel, where specified velocity inlet boundary condition is used in the model, and allowed to flow along gravity through the channel. The melt loses its superheat and becomes semisolid up to the end of cooling channel due to the evolving -Al grains with decreasing temperature. The air phase forms a definable air/liquid melt interface, i.e. free surface, due its low density. The results obtained from the present model includes volume fractions of three different phases considered, grain evolution, grain growth rate, size and distribution of solid grains. The effect of key process variables such as pouring temperature, slope angle of the cooling channel and cooling channel wall temperature on temperature distribution, velocity distribution, grain formation and volume fraction of different phases are also studied. The results obtained from the simulations are validated by microstructure study using SEM and quantitative image analysis of the semi-solid slurry microstructure obtained from the experimental set-up.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,105
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations13
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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