Compressibility and Rarefaction Effects on Particle Dynamics and Heat Transfer in Aerosol Deposition Process
Notice bibliographique
Résumé
The aerosol deposition (AD) method is an emerging coating technique to create a dense ceramic or metal layer on a substrate through the kinetic impaction and cumulative deposition of ultrafine solid particles under near-vacuum conditions. Prediction of the particles’ impact velocity and temperature during the AD process is crucial in enhancing the coating quality. In the present work, a two-way coupled Eulerian-Lagrangian model is developed for an AD system equipped with a converging-barrel nozzle to simulate the supersonic gas flow, particle in-flight behavior, as well as particle conditions upon impact on a flat substrate. The focus of the current study is to understand the effects of compressibility and rarefaction on particle velocity and temperature during the AD process. The effects of compressibility and rarefaction can be assessed using the Mach and Knudsen numbers. Therefore, different models for the drag coefficient and the heat transfer coefficient that take into account the Knudsen, Mach, and Reynolds number effects are implemented into the computational fluid dynamics (CFD) models. The results show that compressibility and rarefaction have significant influence on the particle temperature and velocity. As the particle size reduces, the effects of compressibility and rarefaction become more important.
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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 ».