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Enregistrement W4380791685 · doi:10.32920/23523390

Evaluation of Discrete Element Models for Prediction of Abrasive Mass Flow Rate in Abrasive Jet Machining Systems

2023· preprint· en· W4380791685 sur OpenAlexaff
Seyedeh Mahya Mozafary

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueErosion and Abrasive Machining
Établissements canadiensToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAbrasiveMachiningMass flow rateDiscrete element methodVolumetric flow rateMass flowFlow (mathematics)Jet (fluid)Materials scienceMechanical engineeringSoftwareMechanicsComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<p>The flow of abrasive particles in the pressurized feed system of an abrasive jet micro machining (AJM) apparatus was investigated both experimentally and computationally. The feasibility of predicting the abrasive mass flow rate using discrete element methods implemented in two commercial software packages, i.e. LS-DYNA and EDEM, was studied. A method to simulate applied pressure was developed, and computer codes to extract relative data during postprocessing were implemented. For a simplified system using spherical particles, the EDEM results better agreed with measured mass flow rates, while LS-DYNA software grossly underestimated the measured mass flow rate. The effect of pressure on mass flow rate was studied numerically using EDEM and the trends largely agreed with the experiments. Overall, it is possible to use discrete element methods to simulate powder flow in AJM systems, but only at an exceptionally high computational cost, and with considerable effort to extract relevant data.</p>

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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