MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4300095282 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2004p0958

Effect of Measurement Technique on Particle Temperature and Velocity Values in a Plasma Spray Jet

2004· article· en· W4300095282 sur OpenAlexaboutno aff
N. Hussary, D. Outcalt, J. Craig, R. Parker, J. Heberlein

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésJet (fluid)Thermal sprayingMaterials sciencePlasmaParticle (ecology)Particle velocityTemperature measurementPlasma torchAnalytical Chemistry (journal)TorchSpray characteristicsMechanicsSpray nozzleThermodynamicsComposite materialPhysicsChemistryNuclear physicsChromatographyNozzle

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The distributions of spray particle velocity and temperature were determined with two different instruments, the SpectraViz (Stratonics, Laguna Hills, CA) and the DPV2000 (Tecnar Automation, Montreal, Canada). Experiments were performed with three different powders and a Praxair SG 100 plasma spray torch. The instruments differ by the method they use in imaging the jet ultimately allowing for measurements of velocities and temperatures. The average particle temperature values obtained are very close, indicating that different ways of imaging do not influence the measurement value. The values for the average velocities are in good agreement for two of the powders tested (Al2O3 and CrO2), however, for the YSZ powder a consistent difference in velocity values was found. It appears that for obtaining average values e.g. for process control, both instruments are equivalent.

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)0,001
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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,725

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations0
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThermal sprayMême sujetHigh-Temperature Coating BehaviorsTravaux en français237 207