A Physics-Based Computational Model for the Cold Spray Deposition of Composite Coatings
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Composite coatings with tailored properties can be effectively deposited with the cold spray process via careful control of deposition parameters. To avoid repetitive experiments, numerical models are commonly used to optimize the cold spray deposition process parameters. The present study proposes using a physics-based hybrid computational approach to model the cold spray deposition of Ni-Ti/Al2O3 composite coating used for wear applications. The method involves using point cloud (for the impacting particles) and finite elements (for the deformed splats structures and substrate) to simulate dissimilar particles impact and interactions, plastic deformation, and temperature rise. The approach is computationally efficient and adequately captures the thermo-mechanical deformation resulting from the interactions among dissimilar particles. The simulations are carried out for various combinations of material types, particles sizes and shapes, and impacting velocities. The results from the simulations are analyzed and validated by comparing them with that of previous works. The plastic deformation and temperature rise within the mating bodies increase with increasing particles’ kinetic energies. The Ni-Ti-Al2O3 powder particles lead to higher plastic deformation, temperature rise, and inter-particle bonding due to the presence of the hard Al2O3 particles. The temperature does not rise above melting; however, recrystallization of coating microstructure becomes possible even at a low deposition rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».