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Enregistrement W6906315905 · doi:10.16577/j.issn.1001-1560.2024.0095

Numerical Study of Copper Particle Deposition Process and Residual Stress During Cold Spraying

2024· article· en· W6906315905 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHigh-Temperature Coating Behaviors
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGas dynamic cold sprayResidual stressCopperCoatingDeposition (geology)Particle (ecology)AccelerationCollision

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In order to investigate the acceleration and deformation behavior of particles during cold spraying, the finite element method was used to simulate the acceleration process of copper particles with different sizes inside the Laval spray gun, and the accuracy of the simulation results was verified through particle image velocimetry. Meanwhile, the multi-particle collision model was established using a coupled Eulerian-Lagrangian method with Python script to simulate the deposition process of copper particles and analyze the residual stresses of the copper coating. The simulation results of particle acceleration indicated that the velocity of the same material increased as the particles size decreased under the same spraying conditions. The simulated particle velocity distribution closely matched the actual velocity distribution during spraying, with only a 3.5% difference in average values. Under the conditions of 3 MPa and 723 K, the collision process of particles at different moments was simulated, and the deposited particles were compacted by subsequent particles, causing severe deformation and filling of the pores between the deposited particles, forming a dense coating. The residual stress of the coating simulated by the multi particle collision model(-57.02 MPa) was close to the measured value(-42.68 MPa), demonstrating that this model could effectively reflect the formation of the coating and the distribution of internal residual stresses.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Communication savante
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,384 · 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'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

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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