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Enregistrement W2066963745 · doi:10.4028/www.scientific.net/amm.574.416

The Ablation Mechanism of Magnetic Driven Flyer Plate

2014· article· en· W2066963745 sur OpenAlexaff
Gang Hua Wang, Ming Xian Kan, Yi Niu, Hai Long Zhao

Notice bibliographique

RevueApplied Mechanics and Materials · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueLaser-induced spectroscopy and plasma
Établissements canadiensCanadian Association of Emergency Physicians
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMagnetohydrodynamic driveMagnetic fieldThermal conductionMaterials scienceJoule heatingDiffusionMechanicsMagnetohydrodynamicsPhysicsThermodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is found that the samples usually melt and even gasify in the magnetic driven high-speed flying plate experiments, which phenomenon goes against the investigation on materials’ equation of state (EOS). To understand this phenomenon, the whole process of magnetic driven flying plate experiment is simulated by the magnetohydrodynamic code MDSC. The ablation mechanism of magnetic driven flying plate is analyzed through the control of thermal conduction coefficient, and resistivity coefficient which is related to the magnetic diffusion velocity, in the energy conversing equation. Inside the flying plate the velocity of stress wave is much higher than that of magnetic diffusion, and hence the current goes into the inside of sample no early than the stress wave, so the magnetic diffusion doesn’t play an important role in the first stage of flyer free surface velocity history. The thermal conduction doesn’t influence the whole free surface velocity history of the flying plate much, while the Ohmic heating has a big effect on it, without which more than 20% error will be produced. The energy transportation in the flying plate medium is mainly caused by the Ohmic heating from magnetic diffusion. Besides, the relationship between the magnetic diffusion and temperature of flying plate is also analyzed.

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 enseignants0,290
Score d'incertitude au seuil0,329

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,178
Écart entre enseignants0,173 · 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

Citations0
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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