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Enregistrement W2018313809 · doi:10.1115/imece2004-60723

Effects of Shock Waves on the Particle Acceleration for Cold Gas Dynamic Spray

2004· article· en· W2018313809 sur OpenAlexaboutno aff
Tien‐Chien Jen, Longjian Li, Wenzhi Cui, Qinghua Chen, Xinming Zhang

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleGas dynamic cold sprayMaterials scienceParticle (ecology)Particle velocityShock waveAccelerationMechanicsSupersonic speedSpray nozzleSubstrate (aquarium)Shock (circulatory)CoatingComposite materialThermodynamicsPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The particle velocity in cold gas dynamic spraying (CGDS) is one of the most important factors that can determine the properties of the bonding to the substrate. In this paper, the acceleration process of micro-scale and sub micro-scale copper (Cu) and platinum (Pt) particles inside and outside De-Laval-Type nozzle is investigated. A numerical simulation is performed for the gas-particle two phase flow with particle diameter ranging from 100nm to 50μm, which are accelerated by carrier gas Nitrogen in a supersonic De-Laval-type nozzle. The carrier gas velocity and pressure distributions in the nozzle and outside the nozzle are illustrated. The center-line velocity for two types of particles, Pt and Cu, are demonstrated. It is observed that the existence of the bow shocks near the substrate prevents the smaller size particles (less than 0.5 μm) from penetrating, thus leads to poor coating in the actual practices.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,299

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 GPT0,223
Écart entre enseignants0,215 · 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'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
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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