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Enregistrement W2050920556 · doi:10.2355/isijinternational.43.1538

Physical and Mathematical Modeling in Development of Metal Delivery System for Single Belt Casting Process

2003· article· en· W2050920556 sur OpenAlexaffabout
Ki-Hyeon Moon, Wung-Ryul Choi, Mihaiela Isac, R. I. L. Guthrie, Hiroshi Nogami

Notice bibliographique

RevueISIJ International · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleJet (fluid)MistParticle image velocimetryMechanicsInletFlow (mathematics)Materials scienceWater modelContinuous castingMechanical engineeringVelocimetryEngineeringPhysicsMetallurgyTurbulenceMeteorology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A piston type metal delivery system has been designed for the single belt strip caster at the McGill Metals Processing Centre (MMPC) of McGill University, and water modeling equipment set up to validate the proposed enclosed metal delivery system. Water flows were inspected using dye injection, and velocity fields were measured with a dual Nd: YAG PIV (Particle Image Velocimetry) system using the metal delivery nozzles proposed for optimum delivery of liquid steel. Mathematical modeling was also carried out to help anticipate flow patterns in the output chamber and the exit nozzle. When a slot type nozzle was used without a flow-modifier, a strong jet flow impinging on the substrate was generated. Bubbles generated during the initial filling of the delivery system were entrapped within re-circulatory flows in the output chamber. Bubbles were removed using a three hole type nozzle, but the impinging jet flow still remained. The FD type nozzle which had a multi-channel as a flow modifier, a slot type inlet nozzle located at the right side of the multi-channel, and an upper chamber which had the same height as the inlet slot length, was found to be outstanding for bubble removal, moderating strongly impinging flows, and providing uniform exit flows. Calculated flows were shown to be good agreement with PIV measurements.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,281

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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