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Enregistrement W4293543390 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2005p0810

Measuring Thermal Contact Resistance Between Molten Aluminum Droplets and a Steel Plate

2005· article· en· W4293543390 sur OpenAlexaff
Y. Heichal, M. Xue, S. Chandra, J. Mostaghimi

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdhesion, Friction, and Surface Interactions
Établissements canadiensCanadian Dairy Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceThermal contact conductanceAluminiumSubstrate (aquarium)Surface roughnessThermocoupleSurface finishContact angleAlloyComposite materialContact areaContact resistanceThermal resistanceThermalMetallurgyThermodynamicsLayer (electronics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The impact and solidification of 4 mm molten aluminum alloy 380 droplets on a tool steel substrate was studied both analytically and experimentally. Temperature histories at different radial location on the substrate surface under impacting droplets were recorded using an array of thin film thermocouples with response times less than 1 µs. Photographs were taken of droplet impact onto the substrate. Initial substrate temperature was varied from room temperature to 300°C and average surface roughness from 0.5 to 5.0 µm. Estimates of thermal contact resistance were made by matching measured substrate temperatures with an analytical solution for surface temperature variation. A model of the true area of contact between molten metal and a rough surface was developed in order to predict how contact resistance changes with surface roughness and contact pressure. Impact of molten aluminum alloy droplets was simulated using a three-dimensional numerical. Using values of thermal contact resistance predicted by the model gave good agreement between computed and observed droplet shapes during impact.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2005
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Résumé présentoui

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