MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4212948127 · doi:10.1002/cjce.24389

<scp>DEM</scp> simulations of spherical particle–particle collisions

2022· article· en· W4212948127 sur OpenAlexvenueno aff
Wenming Liu, Wei Jiang, Honghong Zhang, Xuedong Liu, Hongmei Liu, Weiwen Zheng, Wei Zhao

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMineral Processing and Grinding
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Jiangsu ProvinceNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésDiscrete element methodBreakageCollisionParticle (ecology)RandomnessMechanicsMaterials scienceParticle sizeRelative velocityPhysicsComposite materialClassical mechanicsEngineeringComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The randomness, diversity, and complexity of the high‐speed particle crushing process bring great difficulties to the theoretical analysis of powder engineering. In this paper, the discrete element method is used to simulate the collision of spherical particles, which provides a reference for studying the process and mechanism of crushing between particles under impact load. The Hertz–Mindlin with bonded contact model is used as the particle–particle contact model. The central collisions of particles with different diameter ratios under different high‐speed motions and the eccentric collisions with different eccentricities are discussed. The results show that the bond damage increases with the increase of relative velocity in both centre impact and eccentric impact. In centre collisions, particles of smaller objects are more fragmented than particles of larger objects. For smaller target particles, the larger the diameter ratio is, the more particle elements are detached from the target particles, and the greater the bond breakage rate. For larger target particles, the larger the diameter ratio is, the less the particle element falls off and the smaller the bond breakage rate. This provides guidance for the collision and crushing of particles with different particle size ratios and different eccentricities during high‐speed motion in engineering applications in the future.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,335

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Canadian Journal of Chemical EngineeringMême sujetMineral Processing and GrindingTravaux en français237 207