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Enregistrement W3114596273 · doi:10.18698/2308-6033-2020-12-2038

Simulation of intense heat-power effect of a gas environment for testing samples in a wide range of parameters

2020· article· en· W3114596273 sur OpenAlexaboutno aff
С.В. Мосолов, I.S. Partola, A. S. Kudinov, I.I. Yurchenko, А. Г. Клименко, S. A. Fedorov

Notice bibliographique

RevueEngineering Journal Science and Innovation · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnergetic Materials and Combustion
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleJet (fluid)ThermocoupleMechanicsMaterials scienceCombustionWork (physics)Heat fluxCalibrationFlow (mathematics)Heat transferChemistryThermodynamicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The results of the work extend the available range of the parameters of gas acting on the samples of materials and coatings being tested under intense heat and power loads to study their properties and resource characteristics under stationary and pulsed exposure. A feature of the conditions proposed in this work for testing samples, distinguishing them from most common existing methods, is the simultaneous impact of a high temperature flux and high-pressure flow on the sample surface, the possibility of obtaining an oxidizing or reducing medium with different chemical compositions, as well as a pulsed cyclic effect on a material sample. The high performance of the experimental setup allows for up to 10 sample tests per day. To perform the research of the samples, a supersonic gas jet with nominal mode regimes was modeled. The jet was generated by gas dynamics facility through carbohydrate and oxygen mixture combustion and flow acceleration in Laval nozzle. Test sample can be positioned under various angles relative to the jet axis and on the desired distance from the nozzle edge. If necessary, the sample can be provided with measurement devices allowing measurements of temperature, heat flow and pressure. In order to provide a calibrated effect on the samples, the fields of jet parameters were studied using calibration plates provided with surface pressure sensors and thermocouples for determining heat fluxes. As a result, parameter fields of pressure, heat fluxes, pressure gradients, and friction stresses on the surface of samples were obtained depending on samples orientation and gas jet thermodynamic properties. Considering these field of parameters, tests can be performed to study the properties of materials. Metal and composite materials can be used as test samples as well as samples for testing the durability of coatings, multi-layer structures and protective fabric materials.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,199 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2020
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Résumé présentoui

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