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Enregistrement W4311960214 · doi:10.17222/mit.2022.636

NUMERICAL INVESTIGATION OF HVAF-SPRAYED Fe-BASED AMORPHOUS COATINGS

2022· article· en· W4311960214 sur OpenAlexaboutno aff
Nianchu Wu, Tingting Li, Jingbao Lian

Notice bibliographique

RevueMateriali in tehnologije · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Liaoning Province
Mots-clésNozzleMaterials scienceMechanicsParticle (ecology)Dwell timeComposite materialThermodynamicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,791

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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