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Enregistrement W4281705197 · doi:10.5772/intechopen.102655

Novel Physical Modelling under Multiple Dimensionless Numbers Similitudes for Precise Representation of Molten Metal Flow

2022· book-chapter· en· W4281705197 sur OpenAlexaff
Yuichi Tsukaguchi, Kodai Fujita, Hideki Murakami, R. I. L. Guthrie

Notice bibliographique

RevueIntechOpen eBooks · 2022
Typebook-chapter
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMetallurgical Processes and Thermodynamics
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFroude numberSimilitudeDimensionless quantityReynolds numberFlow (mathematics)MechanicsRepresentation (politics)Molten metalScale (ratio)CastingMathematicsThermodynamicsMechanical engineeringMaterials scienceEngineeringPhysicsTurbulenceMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Physical model experiments, together with numerical model calculations, are essential for scientific investigations such as molten metal flow in casting processes. Considering the physical modelling of flow phenomena, a common method is used to construct a physical model with a reduced scale ratio and then, experiment is carried out under one or two dimensionless number(s) similitude(s). It is an ideal condition of the experiment to establish the simultaneous similitude of multiple dimensionless numbers (SMDN) concerned with the objective flow phenomena but was considered difficult or impossible to realize in practice. This chapter presents a breakthrough in this matter. A simple relationship between the physical properties of fluids and the scale ratio of the physical model is clearly expressed for the simultaneous similitude of the Froude, Reynolds, Weber, Galilei, capillary, Eötvös and Morton numbers. For establishing the physical modelling to represent molten Fe flow phenomena under the SMDN condition, the physical properties of some molten metals can be demonstrated to meet the required relationships. Furthermore, this novel concept is also applicable for other combinations of molten metals. Precise, safe, and easy physical model experiments will be conducted under the SMDN condition that exactly mimics industrial casting operations in higher-temperature systems.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,939
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,213 · 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.

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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