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Enregistrement W2540564458 · doi:10.1504/pcfd.2016.10000914

3D CFD study of low-head direct chill slab casting of aluminium alloy AA3003

2016· article· en· W2540564458 sur OpenAlexaff
Mainul Hasan, Latifa Begum

Notice bibliographique

RevueProgress in Computational Fluid Dynamics An International Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAluminum Alloy Microstructure Properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSlabMaterials scienceSump (aquarium)CastingHeat transferHead (geology)SuperheatingAluminiumHeat transfer coefficientMetallurgyComputational fluid dynamicsWater coolingAlloyTurbulenceMechanicsMechanical engineeringThermodynamicsStructural engineeringEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A 3D control volume-based finite difference model was developed to simulate an industrial scale low-head direct chill (DC) slab casting process for the intermediate freezing range aluminium alloy AA3003. The model took into account the coupled nature of the turbulent melt flow and solidification heat transfer aspect of the direct chill casting (DCC) process. The model was used to predict the velocity and temperature fields. By post-processing, the temperature results, the sump depth and the mushy thickness at the centre of the slab and the shell thickness at the exit of the mould were calculated. Specifically, three important process parameters, namely, casting speed, melt superheat and effective heat transfer coefficient at the metal-mould contact region were varied in the range of 60 to 180 mm/min, 16 to 64°C, and 1.0 to 4.0 kW/m²K, respectively. Consistent with the industrial practice, in the mould, in the impingement and the free streaming regions, a step-wise increase of the cooling water temperature was considered. The predicted results were then critically analysed and discussed.

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)0,001
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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,084

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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