INVESTIGATION OF FLOW PARAMETERS FOR TITANIUM COLD SPRAYING USING CFD SIMULATION
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.
Notice bibliographique
Résumé
A comprehensive study of cold gas dynamic spray technology is required for optimising performance and gun design for spraying various materials. Cold spraying technology is a new technique in industry and very limited data is available. This thesis focuses on the investigation of cold spray parameters for spraying ductile titanium alloys through a de-Laval convergent-divergent nozzle and optimisation of the nozzle dimensions. This work describes a detailed study of the various parameters, namely applied gas pressure, gas temperature, size of titanium particles and dimensions of the nozzle on the outlet velocity of the titanium particles. A model of a two-dimensional axisymmetric nozzle was used to generate the flow field of titanium particles with the help of a gas stream flowing at supersonic speed. ANSYS FLUENT software was used for the simulation of a cold spray nozzle. A standard k-ɛ model has been used to account for the turbulence produced due to the very high velocity flow. Differences in the velocity of titanium particles were modelled over the range of applied gas pressure, gas temperature and size of titanium particles. From the CFD simulation results optimum values of gas pressure and temperature were found for making a successful coating of titanium particles. The optimum nozzle dimensions were also found as the diverging length and exit diameter of the nozzle were found to affect the outlet velocity of titanium particles. The simulation results show good agreement with previous cold spray work using different spraying materials. Validation of the CFD model was done by referring to the experimental work and CFD work done for a similar kind of flow field. The grid quality of the model was investigated to get the results to converge and be independent of the grid size to give good agreement between the accuracy of results and the computational time.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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