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Enregistrement W4384927430 · doi:10.24425/amm.2021.135871

Reducing Melt Surface Turbulence by Employing Surge and Filter in a Conventional Non-Pressurizing Gating System: Simulation and Experiment

2021· article· en· W4384927430 sur OpenAlexaff
Amir Baghani, Ali Kheirabi, Ahmad Bahmani, Hamid Khalilpour

Notice bibliographique

RevueArchives of Metallurgy and Materials · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceTurbulenceSurgeFilter (signal processing)GatingMechanicsIndustrial chemistryMaterials processingSurface (topology)Nuclear engineeringProcess engineeringMeteorologyEngineeringElectrical engineeringPhysicsBiochemical engineeringBiophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Tensile strength of aluminum castings has been improved by employing surge and filter in a conventional non-pressurizing gating system. For this purpose, three non-pressurizing bottom-gating systems were designed where the first design was a simple design with no filter and no surge, in the second design filter and in the third one surge was added to the end of runner. Tensile strength, Weibull module, scanning electron microscopy, chemical analysis, and melt pattern during the mold filling were thoroughly analyzed to compare these three designs. It was observed that employing filter and surge in the gating system reduces flow kinetic energy and consequently avoid surface turbulence and air entrainment, which leads to castings with fewer defects and higher reliabilities. Finally, it found that appropriate use of surge in the running system can be as effective as employing a filter in reducing melt front velocity.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,699
Score d'incertitude au seuil0,501

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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