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Enregistrement W4317633786 · doi:10.2514/6.2023-2144

Numerical Analysis and Parametric Study of Modified and Benchmark Optimized Cold Spray Designs

2023· article· en· W4317633786 sur OpenAlexaboutno aff
Hafiz Muhammad Umer, Usman Zia, Jehanzeb Masud, Jawad Zakir

Notice bibliographique

RevueAIAA SCITECH 2023 Forum · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNozzleGas dynamic cold spraySpray nozzleMaterials scienceMechanicsSpray characteristicsParametric statisticsSpray formingParticle (ecology)Design of experimentsMechanical engineeringComputer simulationComposite materialEngineeringCoatingPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

View Video Presentation: https://doi.org/10.2514/6.2023-2144.vid The cold spray process has immensely evolved in the past two decades due to its growing applications in additive manufacturing domain. In this process, solid particles are accelerated through high pressure gas above the critical velocities for successful deposition at the substrate surface without melting. The study is aimed at numerically simulating the copper particles impact and critical velocities for subsequent comparison of the existing optimized de Laval nozzle performance with the modified cold spray design at identical input conditions and standoff distance. The modified design is comprised of de Laval nozzle coupled with constant area exit barrel having length range of 50-300 mm to investigate the effects of barrel length variation on particle impact velocity and impact temperature for the range of copper particles sizes. Further to that, modified nozzle divergent segment dimensions are also altered in a way to minimize the effects of shock-expansion formation at the nozzle exit owing to difference of the exit gas pressure with the ambient pressure. Pertinent to highlight that particle impact velocity explicitly does not provide enough details about the efficacy of cold spray process as it hinges on another key parameter known as critical velocity. A positive difference of particle impact to critical velocity dictates the success of cold spray process. Parametric study was carried out for copper particles of 10 - 50 µm diameter sizes for the optimized and modified cold spray designs in ANSYS Fluent using discrete phase modeling approach. Results depict that modified cold spray designs yield better performance in comparison to benchmark optimized design for the complete spectrum of copper particles under investigation. Based on simulation results, it was further examined that modified design performance improves significantly by increasing the length of constant diameter barrel exit which is mainly resulted by increased residence time for gas-particles interaction, hence, ensuring maximal gas momentum transfer to particles.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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