Diagnostic of the Liquid Injection Behavior in the Case of Axial Suspension Plasma Spray (ASPS)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In thermal spraying, controlling particles injection into the plasma plume is crucial and different injection techniques could be used, in particular axial injection. Understanding the impact of axial injection parameters (co-injector gas flow rate and suspension feed rate) is an essential factor in optimizing the coating processes and thus controlling the coating microstructure. Optical (shadowgraphy and particle image velocimetry) and thermal (hot zone length) diagnostics highlighted that the co-injector gas used on the Axial III Plus torch in Suspension Plasma Spraying had no positive effect on suspension atomization and treatment. In the absence of plasma gases, increasing the co-injector gas flow rate significantly improves suspension atomization. However, this benefit is not maintained in the presence of plasma jet because the co-injector gas constricts the suspension in the center of the plasma jet, delaying fragmentation and decreasing particle velocity in the plasma plume. Nevertheless, as the co-injector gas variations are minimal compared to the plasma gas flow, the influence on the microstructure remains relatively low, for example in thermal barrier coating applications. It is recommended to use the lowest possible co-injector gas flow rate to minimize its effect on the kinetic treatment of the particles.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».