A 3D discrete-element model for simulating liquid feeding during dendritic solidification of steel
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A 3D meso-scale discrete-element model has been developed to simulate fluid flow during dendritic solidification of steel. The model domain is a representative volume element consisting of a set of equiaxed dendritic grain envelopes along with extra-dendritic liquid channels, where the final grain shape is given by a Voronoi tessellation. Solidification of each grain is simulated via a volume average approach. The output of the solidification simulation at a given solid fraction is used as the input mesh for the fluid flow simulation. A single domain Darcy-Brinkman model is used to calculate the pressure field within the liquid channels, with Poiseuille flow assumed to occur in the extra-dendritic region, and Darcy flow assumed to occur within the dendrite envelope. Mass conservation over each element is then used to derive a flow equation that is solved via the finite element method. The results of this new model are first compared with a previously-developed granular model [1] where fluid flow only occurs between the grains, and then compared with different forms of the Carman-Kozeny equation. It is shown that the intra-dendritic liquid fluid flow plays a major role in the semi-solid pressure field, and thus needs to be included when investigating hot tearing susceptibility in engineering alloys undergoing dendritic solidification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».