MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296918799 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2010p0467

Development of a Low-Temperature, Oxy-Fuel (LTOF) Thermal Spray Gun

2010· article· en· W4296918799 sur OpenAlexaff
R. Dhiman, F. Farhadi, L. Pershin, S. Chandra, J. Mostaghimi

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensCanadian Dairy Network
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleMaterials scienceCombustionParticle (ecology)Adiabatic flame temperatureNuclear engineeringCombustion chamberThermal sprayingComposite materialGas dynamic cold sprayMechanicsCoatingCombustorMechanical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents the development of a new thermal spray gun for the so-called warm spraying process in which powder particles are not melted but heated to temperatures much higher than those typically found in a cold spray process. The increased heating leads to a reduction in the particle impact velocity required to deposit the coating and hence reduces operating cost. The new gun utilizes methane-oxygen combustion for particle heating and features a swirl-type combustion chamber to create a turbulent mixture of the fuel and oxidizer for efficient combustion. Powder can be fed axially or radially into the gun. To control particle temperature independently, combustion gases are diluted by adding nitrogen gas through axial or radial ports provided in the gun. A converging-diverging nozzle with a downstream cylindrical barrel accelerates the burnt gases to supersonic velocities. The design of the nozzle and barrel was optimized using numerical simulations. Mass flow rates of methane, oxygen, and nitrogen were calculated using energy balance, stoichiometric combustion, and nozzle flow rate equations. The gun is designed to operate up to 200 kW and is water-cooled. Experiments were conducted to test the performance of the new gun in which tungsten carbide coatings were deposited on aluminum substrates. Coatings were analyzed using standard methods and showed promising results.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil1,000

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,208 · 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.

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
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThermal sprayMême sujetHigh-Temperature Coating BehaviorsTravaux en français237 207