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Enregistrement W3168148903 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2021p0396

Peridynamic Simulation of Particles Impact and Interfacial Bonding in Cold Spray Process

2021· article· en· W3168148903 sur OpenAlexaff
Baihua Ren, Jun Song

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNumerical methods in engineering
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPeridynamicsMaterials scienceAdhesiveGas dynamic cold sprayDeposition (geology)Fracture (geology)Deformation (meteorology)Particle (ecology)Composite materialComputer simulationThermal sprayingAdhesionFinite element methodCoatingMechanicsStructural engineeringLayer (electronics)Continuum mechanicsPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recently, cold spray (CS) technology has attracted extensive interest as an alternative to thermal spray methods to build a coating, which uses high kinetic energy solid particles to impact and adhere to the substrate. To date, numerous numerical studies have been carried out to investigate the deposition processes and associated mechanisms during multiple particle impact in CS. However, in the commonly used numerical techniques, the individual powder particles are often treated separately from one another, thus fail to properly consider the adhesion mechanisms during deposition. In this study, we propose a new numerical approach on base of peridynamics (PD), which incorporates interfacial interactions as a part of constitutive model to capture deformation, bonding and rebound of impacting particles in one unified framework. Two models are proposed to characterize the adhesive contacts: a) a long-range Lenard-Johns type potential that reproduce the mode I fracture energy by suitable calibrations, and b) a force - stretch relation of interface directly derived from the bulk materials mode I fracture simulations. The particle deformation behavior modeled by the peridynamic method compares well with the benchmark finite element method results, which indicates the applicability of the peridynamic model for CS simulation. Furthermore, it is shown that the adhesive contact models can accurately describe interfacial bonding between the powder particles and substrate.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,434

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,291 · 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'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
Publié2021
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