Numerical Study of the Effects of Twin-Fluid Atomization on the Suspension Plasma Spraying Process
Notice bibliographique
Résumé
Suspension plasma spraying (SPS) is an effective technique to enhance the quality of the thermal barrier, wear-resistant, corrosion-resistant, and superhydrophobic coatings. To create the suspension in the SPS technique, nano and sub-micron solid particles are added to a base liquid (typically water or ethanol). Subsequently, by using either a mechanical injection system with a plain orifice or a twin-fluid atomizer (e.g., air-blast or effervescent), the suspension is injected into the high-velocity high-temperature plasma flow. In the present work, we simulate the interactions between the air-blast suspension spray and the plasma crossflow by using a three-dimensional two-way coupled Eulerian–Lagrangian model. Here, the suspension consists of ethanol (85 wt.%) and nickel (15 wt.%). Furthermore, at the standoff distance of 40 mm, a flat substrate is placed. To model the turbulence and the droplet breakup, Reynolds Stress Model (RSM) and Kelvin-Helmholtz Rayleigh-Taylor breakup model are used, respectively. Tracking of the fine particles is continued after suspension’s fragmentation and evaporation, until their deposition on the substrate. In addition, the effects of several parameters such as suspension mass flow rate, spray angle, and injector location on the in-flight behavior of droplets/particles as well as the particle velocity and temperature upon impact are investigated. It is shown that the injector location and the spray angle have a significant influence on the droplet/particle in-flight behavior. If the injector is far from the plasma or the spray angle is too wide, the particle temperature and velocity upon impact decrease considerably.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».