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Enregistrement W2483744022 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2015p0836

Numerical Study of the Arc Fluctuations in DC Plasma Torch

2015· article· en· W2483744022 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPlasma torchTorchPlasmaMaterials scienceThermal sprayingArc (geometry)MechanicsCoatingJet (fluid)TurbulenceAnodePlasma arc weldingMagnetic fieldMomentum (technical analysis)CorrosionMetallurgyComposite materialMechanical engineeringChemistryPhysicsElectrodeEngineeringNuclear physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Plasma spray technology is widely employed by industry to apply coatings on different components to protect them from corrosion, wear and high temperature environments. The gases introduced into the DC plasma torch are heated by the arc and a plasma jet exits the torch. Powders are injected into the plasma jet where they are then accelerated, heated, and melted before impacting the substrate, which is placed at some distance from the outlet of plasma spray torch. Plasma arc exhibits strong voltage fluctuations which correspond to the movement of the anode arc root attachment. Understanding the arc movement within the torch and how it affects the flow and temperature fields of the plasma jet exiting the torch is of great importance. Understanding the flow, temperature and electromagnetic fields within the DC plasma torch is extremely challenging and there is a limited number of investigations in the literature. In order to provide unique sets of surface characteristics, e.g., thermal barriers, wear and corrosion resistance, a high quality coating with appropriate combination of powder and base materials must be produced. To produce a high quality coating, powder particles should be uniformly heated and accelerated, and then deposited onto the substrate. In this paper, an unsteady 3-dimensional model of the arc movement within the plasma torch is reported. The proposed model is employed to solve electric potential and magnetic vector potential equations in addition to continuity, momentum and energy equations. The k-ε turbulence model was used to model the turbulence of the flow field inside a non-transferred DC argon plasma torch. The geometry of the torch was that of SG-100 torch (Praxair). TO study the effect of the arc length on the voltage, first a steady-state model was considered for a range of arc lengths and arc-root radii. The results of this model provided the relation between arc length and arc voltage for a set of arc root radii and given argon flow rate. Then, given voltage fluctuation profile, the unsteady, arc root attachment movement was simulated from the estimation which found from steady models. Results show that the effects of velocity and temperature fluctuations at the outlet of the torch (where the particles are injected) are not negligible and such fluctuations exceed 15% of their average values. These will in turn affect the particle heating history and will negatively impact the microstructure of the coating.

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.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,750
Score d'incertitude au seuil0,265

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,233 · 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