NUMERICAL INVESTIGATION OF HVAF-SPRAYED Fe-BASED AMORPHOUS COATINGS
Notice bibliographique
Résumé
A numerical analysis was performed to predict the effect of the convergent section geometry of a gun nozzle on the high-velocity air-fuel (HVAF) thermal spray Fe-based amorphous coating (AC) process. A computational fluid dynamics model was applied to investigate the gas-flow field and the behavior of in-flight particles at nozzle entrance convergent section length ranging from 28 mm to 56.8 mm and different shapes of the Laval nozzle convergent section (a straight line and Vitosinski convergence curve). On the one hand, the change in the gas-flame flow characteristics for the Vitosinski curve shows a uniform and stable flame compared with the straight-line curve in the convergent section. The straight-line curve shape of the Laval nozzle convergent section has a higher particle temperature compared with the Vitosinski-curve shape of the Laval nozzle convergent section. The particle dwell time for the straight-line curve shape of the Laval nozzle convergent section is longer than that for the Vitosinski curve shape of the Laval nozzle convergent section. On the other hand, the nozzle entrance convergent section length obviously affects the particle temperature, and the particle dwell time increases with the increasing nozzle entrance convergent section length. By analyzing both the melt status of the particles and particle velocity, the optimal gun configuration (0.7 V) producing low-porosity coatings was predicted. These calculations were experimentally verified by producing a low-porosity (1.37 %) Fe-based AC, fabricated with HVAF using the predicted optimal gun configuration.
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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 | 0,001 |
| 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 ».