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Enregistrement W4294704528 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2006p0289

Simulation of Particle-Shock Interaction in a HVOF Process

2006· article· en· W4294704528 sur OpenAlexaff
V.R. Srivatsan, Ali Dolatabadi

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueParticle Dynamics in Fluid Flows
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMechanicsNozzleShock (circulatory)Particle (ecology)Bow shock (aerodynamics)Substrate (aquarium)Flow (mathematics)Thermal sprayingParticle velocityComposite materialAerospace engineeringShock wavePhysicsEngineeringGeologyCoating

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High Velocity Oxygen Fuel Process (HVOF) involves supersonic two-phase flow of gas-solid particles. Two kinds of shocks are formed in a typical HVOF process. Adjustment of the over-expanded flow to the atmospheric pressure at the exit of the nozzle results in formation of shock diamonds while high speed flow impingement on a substrate creates bow shock. The latter is found to be responsible for deviation of the injected particles from their trajectories near the substrate which significantly reduces the chance of some particles landing on the substrate. An attempt is made to study the behavior of particle trajectory as it interacts with the bow shock formed near the substrate. The strength and location of bow shock was found to vary for different substrate geometries and stand-off distances. In this work, various particle sizes impinging on substrates with various configurations (flat, concave and convex) are simulated and the effect of shock diamonds and bow-shock, on particle trajectory is studied.

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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil0,288

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations0
Publié2006
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