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Enregistrement W4377019016 · doi:10.1088/1757-899x/1281/1/012007

General expressions for heat distribution, pressure, and current density in argon welding arcs

2023· article· en· W4377019016 sur OpenAlexaff
Rodrigo Villarreal-Medina, Alfredo Delgado-Álvarez, Anthony B. Murphy, Patricio F. Méndez, Marco A. Ramírez‐Argáez

Notice bibliographique

RevueIOP Conference Series Materials Science and Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeldingGas tungsten arc weldingGas metal arc weldingMechanical engineeringJoule heatingWeld poolPlasma arc weldingMechanicsThermal conductionArc (geometry)Materials scienceSubmerged arc weldingHeat transferCurrent (fluid)Heat-affected zoneArc weldingMetallurgyElectrical engineeringEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In welding and wire-arc additive manufacturing (WAAM), a mobile arc is the heat source that enables the deposition of metals and the resulting properties of the final product. Because the arc involves temperatures of 20 000 K, and gas velocities of the order of 300 m/s, there are only a few experiments and models available to determine optimal, or at least acceptable, parameters for the operation such as current, voltage, and arc length. On the other hand, there is a lack of engineering guidance to optimize the processes resulting in costly and time-consuming trial-and-error optimization methods, which also involve wasteful use of energy and scrap parts. In this work, a numerical model of the gas-tungsten arc welding (GTAW) arc was created and validated against experiments. The model considers the arc interactions between a non-consumable electrode and the weld pool and accounts for multiple coupled heat transfer mechanisms: Joule heating, conduction, advection, radiation, and Thomson effect. The conditions considered cover the vast majority of GTAW welding operations. The results are generalized in the form of engineering expressions suitable to be embedded in metamodels, in which the heat source is just a part. Applications include penetration and width of welds and deposition rate in external-wire WAAM.

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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,549

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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