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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 OpenAlexaff
Esmaeil Safaei Ardakani, J. Mostaghimi

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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