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Enregistrement W2807223375 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2018p0286

Numerical Study Using Nano-Particles by Varying the Expansion Ratio and Height of Cold Spray Nozzle to Predict Deposition Efficiency

2018· article· en· W2807223375 sur OpenAlexaboutno aff
Chirag Singhal, Qasim Murtaza

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNozzleGas dynamic cold sprayDeposition (geology)Spray nozzleCoatingComposite materialMetallurgyThermal sprayingPassivationSubstrate (aquarium)NanoparticleLayer (electronics)NanotechnologyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The coatings of zinc and its alloys are broadly used to prevent the rusting of substrate surfaces such as steel. Cold gas dynamic spray (CGDS) is an innovative coating technique in which the deposition of solid powder particles depends upon the kinetic energy of the particles rather than thermal energy. Therefore, application of cold spray is to provide superior rust resistance by depositing more materials, formation of passivation layer, and cathodic protection. In this study, numerical investigations on zinc micro and nano size particles in CGDS were carried out. The height of the injector, the expansion ratio and the diameter of the inlet of the de-Laval nozzle was varied systematically by optimizing the stand-off distance using the two-dimensional axisymmetric models of CGDS, to study their effects on the velocity and the distribution of the particles. Prediction of the deposition efficiency was carried out using the various critical and erosion velocity models.

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 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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,461

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,230 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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