Influencing factors of various combinations of abrasion, cavitation, and corrosion caused by multiphase flow impact
Notice bibliographique
Résumé
The surface of ships and other marine transportation equipment is abraded by sandy seawater when under operation. And with a change in speed, cavitation erosion will occur. Seawater has a corrosive effect on metal materials, and the form of damage to the surface materials of ships is the combined erosion of abrasion, cavitation, and corrosion. To study the influencing factors of various forms of erosion, an experimental device for combined erosion was developed. The effects of sand concentration, sand size, salt concentration, and impact speed on the various combinations of abrasion, cavitation, and corrosion of 0.45% C steel specimens are studied experimentally. The results showed that the degree of wear of the combined erosion of abrasion, cavitation, and corrosion was stronger than the combined erosion of abrasion and cavitation or single corrosion erosion. Abrasion, cavitation, and corrosion promote each other, which aggravates the wear of materials and accelerates the loss of material. Under the conditions of low sand concentration and low salt concentration, the mass loss of metal materials for various combinations of abrasion, cavitation, and corrosion was proportional to the sand concentration, sand size, salt concentration, and impact speed. The greatest factor of metal degradation was impact speed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».