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Enregistrement W4300646871 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2001p0705

Ensemble In-Flight Particle Diagnostics Under Thermal Spray Conditions

2001· article· en· W4300646871 sur OpenAlexaff
Jean‐François Bisson, Mario Lamontagne, Christian Moreau, Luc Pouliot, J. Blain, F. Nadeau

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAerosol Filtration and Electrostatic Precipitation
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPyrometerTemperature measurementThermal sprayingMaterials scienceParticle (ecology)PlasmaComputational physicsJet (fluid)Particle velocityAcousticsMechanicsPhysicsComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Accuraspray is a new in-flight particle sensor that provides information on the average in-flight particle temperature, using two-color pyrometry, and velocity, using a cross-correlation calculation. Various aspects influencing the reliability of the sensor estimates are studied. First, the sensitivity of the temperature and velocity estimates to the positioning of the sensor with respect to the particle jet, such as the angular orientation of the fibers and the working distance to the spray plume, is evaluated. Then, the influence of the plasma radiation on the temperature measurement is estimated. This influence can be reduced significantly by filtering out the low frequency components of the pyrometric signals, which contain most of the plasma fluctuations. Finally, a lower limit in the signal-to-noise ratio (SNR), for which an acceptable temperature estimate is obtained, is evaluated. A valid velocity estimate can still be obtained with a lower SNR. All these studies were performed under various spraying conditions, including plasma spraying and HVOF, using various feedstock materials (YSZ, Al-Si, cermets).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations13
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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