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Enregistrement W2885887759 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2018p0410

Determination of the Temperature Distribution of a Substrate Exposed to a Moving Cold or Thermal Spray Heat Source

2018· article· en· W2885887759 sur OpenAlexaff
Amirhossein Mahdavi, André McDonald

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleMaterials scienceThermal conductionSpray nozzleSubstrate (aquarium)MechanicsThermalAluminiumGas dynamic cold sprayThermal velocitySpray characteristicsThermodynamicsComposite materialFlow velocityFlow (mathematics)Physics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A three-dimensional transient heat conduction model was developed to evaluate analytically the surface temperature profile of substrates that were exposed to the impingement of a moving time-dependent heat source such as a cold spray nozzle or thermal spray torch. The estimated surface temperature profile was compared to the experimental results of the surface temperature of an aluminium substrate under impingement of a moving air jet generated by a low-pressure cold spray system. Close agreement between the analytical model and the experimental data was found. It was also found that the velocity of the moving heat source significantly affected both the profile and maximum temperature of the substrate. A non-dimensional characteristic velocity was defined and considered to take into account the effect of the velocity of the moving heat source, to broaden the application of the model to a wide range of materials and conditions. It was found that as the non-dimensional characteristic velocity increased, the thermal energy that was conducted into the substrate decreased. It was concluded that, with knowledge of the characteristic velocity, the analytical model was capable of predicting the spatial and temporal surface temperature of the substrate exposed to a moving heat source produced by spray nozzles and torches.

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 enseignants0,049
Score d'incertitude au seuil0,664

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 GPT0,225
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations0
Publié2018
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Résumé présentoui

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