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Enregistrement W3181315913 · doi:10.7498/aps.70.20202071

Atomization mechanism and powder morphology in laminar flow gas atomization

2021· article· en· W3181315913 sur OpenAlexaboutno aff
Jin-Xin Xu, Chaoyue Chen, Luyu Shen, Weidong Xuan, Xinggang Li, Sansan Shuai, Xia Li, Tao Hu, Chuanjun Li, Jianbo Yu, Jiang Wang, Zhongming Ren

Notice bibliographique

RevueActa Physica Sinica · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Heat Transfer
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLaminar flowBreakupMaterials scienceTurbulenceNozzleMechanicsParticle (ecology)ThermodynamicsParticle sizeChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metal powders prepared by laminar flow gas atomization have the advantages of small particle size and narrow particle size distribution. At present, the research on laminar flow gas atomization mainly focuses on the influence of process parameters on atomization and powder characteristics, but the atomization mechanism of laminar flow gas atomization is still not clear. In this work, the atomization gas flow, primary and secondary breakup mechanism, and particle morphology of the laminar flow gas atomization process are systematically investigated through numerical simulation and experimental analysis. The characteristics of single-phase atomization gas flow through the De Laval nozzle are studied using the standard <i>k-ε</i> turbulence model. The flow field structure shows a “necklace”-like structure with an expansion wave cluster of oblique shock. The primary and secondary atomization mechanism are investigated using the coupled level-set and volume-of-fluid model, which is validated by solidified fragments and powders after the atomization experiment, and results of the numerical simulation also provide some important advices for the application and specific process of laminar gas atomization technology. The studies indicate that the melts at the periphery of the liquid column are mainly peeled off by filaments or ligaments, which exhibits the small dimension and pressurized melt atomization characteristics. The secondary atomization is mainly based on the disintegration of spherical droplets in the mode of Rayleigh-Taylor instability deformation and sheet-thinning breakup. The simulation results also show that increasing the gas pressure and melt superheat can effectively reduce the probability of irregular powders to occur. The AlSi10Mg powders are obtained under a pressure of 2.0 MPa in the experiment on gas atomization, and the properties of the powders are analyzed. The results show that the powders have good sphericity and flowability, and the proportion of hollow powders is very low. In addition, the mean particle size of the AlSi10Mg powders is 54.3 μm, and the yield of fine powders reaches 48.7%, which is greatly improved compared with the traditional gas atomization processes. Moreover, about 90% of the powders have particle sizes in a range of 30–100 μm, which indicates that a narrow particle size distribution can be obtained by the laminar gas atomization technology.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,536

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,190 · 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

Citations10
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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