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Enregistrement W4376881379 · doi:10.31399/asm.cp.itsc2023p0214

Independent Control of Particle Temperature and Velocity Using a Novel Powder Preheater Design for Low Pressure Cold Spray

2023· article· en· W4376881379 sur OpenAlexaff
D. MacDonald, B. Jodoin

Notice bibliographique

RevueThermal spray · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPropellantGas dynamic cold sprayParticle (ecology)Air preheaterMaterials scienceParticle velocityParticle sizeParticle depositionComposite materialEnthalpyThermodynamicsChemical engineeringMechanicsChemistryCoatingRange (aeronautics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In high-pressure cold spray, the enthalpy of the particle carrier gas has a significant effect on the propellant gas conditions and ultimately on particle impact velocities and temperatures. Through modelling and experimentation, the current work demonstrates that in low-pressure cold spray, the particle carrier gas enthalpy has a minimal effect on the particle velocity and is rather limited to affecting the particle impact temperature. Consequently, particle impact temperature can be controlled independently from impact velocity. This is a valuable tool when dealing with temperature sensitive substrates: low propellant temperatures can be used in combination with high particle temperatures enabling particle deformation while minimizing substrate heat input. Particle preheating was used to inject pure aluminum particles in a commercial low-pressure cold spray to temperatures up to 500°C. This was accomplished without clogging because of the development of a novel particle preheater, which eliminated the particles exposure to hot metal surfaces. Even after substantial spray time, no evidence of wear or clogging was found. The particle preheating resulted in a deposition efficiency increase of 3.6 times when compared to the injection of room temperature 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 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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,799

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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