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Enregistrement W4296860637 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2008p1027

Numerical Simulation of the Thermo-Mechanical Behaviour of Thermally Sprayed Abradable Coatings

2008· article· en· W4296860637 sur OpenAlexaff
J.-L. Seichepine, H.I. Faraoun, François Peyraut, P. Chandler, C. Coddet, D. Sporer, M. Hertter, C. Sellars

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensFort Saskatchewan Community Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRubbingMaterials scienceCoatingWork (physics)Finite element methodAnisotropyComputer simulationThermalComposite materialStructural engineeringMechanical engineeringComputer scienceSimulationThermodynamicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The newly designed abradable coatings are usually validated by rig tests, where samples are rubbed by the contact of a dummy blade with given running speed and incursion rate, simulating actual working conditions in an aircraft engine. The aim of this work was to develop a model of abradable coating rig tests, allowing extensive studies on the influence of coating properties and test conditions on the thermal behaviour of the system. The proposed model includes several steps implementing different numerical tools. Firstly, a relevant structural description of an abradable coating is obtained from micrographs, using an original image analysis route. FE (Finite Element) calculations based on this description allow then to estimate the coefficients of an anisotropic elastic law of mechanical behaviour. Furthermore, a plasticity law is deduced from a FE simulation of the material HR15Y hardness. These parameters are used as input of a FE simulation of a single blade-to-coating rubbing hit, resulting in calculated stresses and temperatures. Finally a global approach of the complete abradability test, based on the results obtained from the simulation of a single hit and on various assumptions, provides predictions of the blade and coating temperature variations versus time during a complete abradability test.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil0,679

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,212 · 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'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

Citations1
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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