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Enregistrement W4294791128 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2007p0207

Predicting Splat Morphology in a Thermal Spray Process

2007· article· en· W4294791128 sur OpenAlexaff
Raj Dhiman, S. Chandra

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimensionless quantityMaterials scienceLayer (electronics)Substrate (aquarium)ThermalMorphology (biology)Thermal sprayingComposite materialSolid surfaceProcess (computing)Thin layerMechanicsMetallurgyThermodynamicsGeologyChemistryCoatingComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Splats formed during a thermal spray process may be either highly fragmented or intact and disk-like. To predict this change in splat morphology, a dimensionless solidification parameter (Θ), which takes into account factors such as the substrate temperature, splat and substrate thermophysical properties, and thermal contact resistance between the two, has been defined. Θ is the ratio of the thickness of the solid layer formed in the splat while it is spreading, to the splat thickness. The value of Θ can be calculated from simple analytical models of splat solidification and spreading. If the solid layer growth is very slow (Θ << 1), the droplet spreads out to a large extent. Once it reaches maximum spread it becomes so thin that it ruptures, producing fragmented splats. If, however, the solid layer thickness is significant (Θ ~ 0.1 – 0.4), the droplet is restricted from spreading too far and does not become thin enough to rupture. Under such circumstances, disk-type splats are expected. When the solid layer growth is rapid (Θ~1), spreading of the droplet is significantly obstructed by the solid layer, producing splats with fingers around their periphery. Predictions from the model are compared with experimental data.

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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,237 · 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

Citations8
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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