Influence of the particle morphology on the spray characteristics in low-pressure cold gas process
Notice bibliographique
Résumé
Low Pressure cold gas spraying (LPCGS) technology is gaining widespread use across various applications, including coatings, additive manufacturing, repair, and surface micro structuring. Process efficiency largely depends on particle collision velocity and spray angle, with particle morphology significantly influencing acceleration behavior within the Laval nozzle due to flow forces. Previous studies have analyzed these factors through simulations using simplified particle shape parameters, while experimental research often lacked representation of complex real morphologies. This study explores the impact of particle morphology on spray characteristics in LPCGS by examining three copper powders ( d p 1–40 μ m) with distinct shapes and micro structures. A detailed morphology analysis was performed using 2D light microscopy of projection area and 3D X-ray micro-computed tomography ( μ CT) imaging of real volumetric particle shape. The measured median sphericities vary from 0.76 to 0.96 and thus represent a broad shape factor spectrum. The results reveal that irregular particles experienced greater acceleration and produced a more focused spray pattern, whereas spherical particles attained lower maximum velocities and exhibited broader dispersion within the jet.The discrepancies in particle focusing, as measured, can reach up to 30% when comparing spherical and irregular particles. These insights underline the importance of particle morphology in optimizing cold spray processes for advanced applications.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».