Development of 3D Multicomponent Model for Cold Spray Process Using Nitrogen and Air
Notice bibliographique
Résumé
Cold spray is a unique coating technology that allows for solid state deposition of particles under atmospheric pressure. In this paper, a three dimensional, Computational Fluid Dynamics (CFD) multicomponent model is developed to estimate cold spray gas conditions involving both nitrogen and air. Calibration of the model followed by validation is accomplished by considering the thermal history of substrate exposed to cold spray supersonic jet. The developed holistic multicomponent model is effective in determining the state of gas and particles from injection point to the substrate surface with the advantage of optimizing very rapid cold spray deposition in nanoseconds. The validation of k-ε type CFD multicomponent model is done by using the temperature measured for a titanium substrate exposed to cold spray nitrogen at 800 °C and 3 MPa. Heat transfer and radiation are considered for the de Laval nozzle used in cold spray experiments. The calibrated multicomponent model has successfully estimated the state of propellant gas for the chosen high pressure and high temperature cold spray conditions. Moreover, the multicomponent model predictions are in good agreement with a previous holistic three dimensional cold spray model in which only nitrogen was used as the surrounding as well as the propellant gas.
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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 | 0,002 | 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 ».