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Enregistrement W4292565475 · doi:10.1007/s11666-022-01448-3

Comparing Relative Bond Characteristics Between Spherical and Elongated Morphologies for Cold Spray Process Using SPH Simulation

2022· article· en· W4292565475 sur OpenAlexaff
Wesley Kean Wah Tai, R. Chakrabarty, Samuel Pinches, Xiaodong Huang, Jeffrey H. Lang, Jun Song, Andrew Siao Ming Ang

Notice bibliographique

RevueJournal of Thermal Spray Technology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesARC Industrial Transformation Training Centre for Uniquely Australian FoodsAustralian Research CouncilSwinburne University of Technology
Mots-clésMaterials scienceParticle (ecology)Raw materialGas dynamic cold sprayComposite materialDeposition (geology)Coefficient of restitutionParticle sizeThermal sprayingMechanicsChemical engineeringCoating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Under cold spray conditions, the modified Johnson–Cook model was adopted to perform single and multiple particle simulation for spherical and elongated aluminum alloy- Al-6061 feedstock particles. The splat formations were realistically presented; the temperature evolution throughout the deposition process stayed below the melting point of Al-6061, and the feedstock particles exhibited restitution for impact velocities lower than 200 m/s. Feedstock particles with elongated morphology experienced a lower elastic strain energy level than spherical morphology after impact, which implied the relative bond strength was higher for elongated particles than spherical particles. The displacement curves in single particle simulations for both morphologies suggested a spherical particle experienced a greater shock than the elongated particle upon impact. The relative bond strength achieved by multiple particle impact was lower than the single particle impact, even though the displacement curves showed the feedstock particles were individually embedded in the 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 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,257 · 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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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