Numerical Study on Particle Behavior and Deposition Accuracy in Cold Spray Additive Manufacturing
Notice bibliographique
Résumé
Cold Spray additive manufacturing (CSAM) is an emerging technique to fabricate freestanding objects by depositing solid-state layers of materials. Thanks to its remarkable deposition rate and maneuverability, it can be tailored to manufacturing intricate geometries in aerospace industries. In comparison to other additive manufacturing techniques, it is the processing speed, solid-state deposition, and the cost that make CSAM unique. In this study, CSAM process was modeled for a system comprised of a high-pressure cold spray gun with axial powder injection. To represent the flow structure around the already built objects and the deposited layers of CSAM, three walls with different profiles are placed on a flat substrate. In this work, the gas-particle behaviors are studied at the vicinity of these non-axisymmetric objects that can be generalized to more complex geometries and the applications of CSAM. The model is 3D and aluminum and copper powders were used for the feedstock. The particles’ conditions upon impact, such as particles’ footprint and normal impact velocities are studied. The numerical results show that the deviation of particles which is caused by the supersonic flow inside the nozzle and the shock waves outside the nozzle defines the accuracy of the deposition. Furthermore, the results manifest the particle’s material and size have a significant influence on the acquired velocities and trajectories of the particles, and consequently on the resolution of the process. It is found that the profile of the deposited layers has some effects on the gas flow near the substrate which plays a role in the dispersion of fine particles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».