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Enregistrement W2790780625 · doi:10.1299/jsmemecj.2017.s0430101

Estimation of Gas Flows in the Cold Spray Nozzle using Infrared Camera

2017· article· en· W2790780625 sur OpenAlexaboutno aff
Kojiro SONODA, Hiroshi KATANODA, Akira Fukuda, Shouri NIHO

Notice bibliographique

RevueThe Proceedings of Mechanical Engineering Congress Japan · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleMach numberMechanicsRocket engine nozzleMaterials scienceInfraredGas dynamic cold spraySpray nozzleSupersonic speedDischarge coefficientJet (fluid)OpticsCoatingThermodynamicsPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cold Spray (CS) is a coating technology in the thermal spray family. In this process, the particles with mechanically excellent properties are accelerated to high velocity by supersonic flow of the inert gas through a convergent-divergent nozzle (Laval nozzle) and impact on the substrate surface. The deposition efficiency of the particles is affected by particle velocity, which depends on gas velocity in the CS nozzle. This study shows a new method to estimate the gas flows in the CS nozzle. The method measures the outer surface temperature of the CS nozzle using an infrared camera, and then estimates the gas flows in the CS nozzle. Mach number estimated using the infrared camera was validated by comparing them with local Mach number measured by using the wall pressures. The method can estimate the gas flows with high precision over the entire CS nozzle. However, it is required to reduce the influence of the entrainment effect near the CS nozzle exit.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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'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
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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