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Record W7023825439

Peridynamic modeling of the cold gas dynamic spray process: Interfacial bonding and the influence of oxide layers

2024· dissertation· en· W7023825439 on OpenAlexfundno aff

Bibliographic record

VenueeScholarship@McGill (McGill) · 2024
Typedissertation
Languageen
FieldEngineering
TopicHigh-Temperature Coating Behaviors
Canadian institutionsnot available
FundersAlliance de recherche numérique du CanadaCompute CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMcGill University
KeywordsOxidePeridynamicsLayer (electronics)MicrostructureComponent (thermodynamics)
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Cold spray (CS) has recently emerged as a promising technology for various applications, including coatings, additive manufacturing, and field repairs.However, a key challenge in cold spraying is the accurate simulation of the deposition process.Despite numerous numerical studies, many have overlooked the importance of interfacial adhesion and the influence of native oxide films on sprayed particles.To address these challenges, the present thesis proposes a novel numerical method based on peridynamics (PD).By incorporating interfacial interactions and oxide damage, this method aims to provide a more realistic representation of particle impacts and bonding in CS.This thesis work started by developing a novel numerical approach based on PD for incorporating interfacial interactions into the constitutive model, capturing deformation, bonding, and rebound of impacting particles within a unified framework.Using copper (Cu) as sample material, the PD-based approach's simulated deformation behaviors align well with benchmark finite element method simulations.This approach offers flexibility for different deposition scenarios, modulating adhesion energies for particle-substrate bonding and separation, a novel capacity not available in other common numerical methods used for CS.With the PD simulation framework established, we then proceeded to investigate the effects of native oxide layers on the metallic CS deposition process using PD simulations, considering the presence of oxide layers on Cu particles.Validating the model against experimental data and a fitted powerlaw model from the literature, our work accurately predicts the onset of material jetting, a crucial aspect of the CS process.We observed oxide separation and removal during impact, focusing on the material jet formation and elucidating how these phenomena influence the coefficient of restitution (COR) and bonding strength.Additionally, the effects of deflected jetting at extremely high velocities were analyzed, discussed, and compared to findings within existing literature.Next, II an investigation involving a comprehensive parametric study of various processing parameters in CS was conducted.Using the PD model, we explored the fragmentation and separation of oxide layers concerning oxide thickness, particle size, and particle materials.This study demonstrated that oxide thickness is crucial in determining the distribution and removal of oxides in the coating, and that larger particle sizes and softer metallic particle were predicted to facilitate oxide fracture and removal.Overall, the results underscore the effectiveness of the PD-based simulation approach in accurately representing material behaviors in the CS process.This method not only predicts and understands material deformation, oxide breakup, and removal but also sheds light on bonding mechanisms during CS.The unique capabilities of the PD method offer a novel numerical framework for more realistic simulations of CS impacts, providing new mechanistic insights into particle-substrate interactions.By developing predictive models to correlate particle conditions with deposit properties, this innovative approach sets the stage for more efficient and cost-effective modeling tools to guide the design and optimization process in cold spray applications.III RÉSUMÉ La projection à froid (CS) est récemment apparue comme une technologie prometteuse pour diverses applications, notamment les revêtements, la fabrication additive et les réparations sur site.Cependant, un défi majeur de la projection à froid est la simulation précise du processus de dépôt.Malgré de nombreuses études numériques, nombreux sont ceux qui ont négligé l'importance de l'adhérence interfaciale et de l'influence des films d'oxyde natif sur les particules projetées.Pour relever ces défis, la présente thèse propose une nouvelle méthode numérique basée sur la périnéodynamique (PD).En incorporant les interactions interfaciales et les dommages dus à l'oxyde, cette méthode vise à fournir une représentation plus réaliste des impacts de particules et de la liaison dans CS.Ce travail de thèse a commencé par développer une nouvelle approche numérique basée sur PD pour incorporer les interactions interfaciales dans le modèle constitutif, capturant la déformation, la liaison et le rebond des particules d'impact dans un cadre unifié.En utilisant le cuivre (Cu) comme matériau d'échantillon, les comportements de déformation simulés par PD s'alignent bien avec les simulations par éléments finis de référence.Cette approche offre une flexibilité pour différents scénarios de dépôt, en modulant les énergies d'adhésion pour la liaison et la séparation particule-substrat, une capacité nouvelle non disponible dans d'autres méthodes numériques couramment utilisées pour CS.Avec le cadre de simulation PD établi, nous avons ensuite procédé à l'étude des effets des couches d'oxyde natif sur le processus de dépôt métallique CS en utilisant des simulations PD, en tenant compte de la présence de couches d'oxyde sur les particules de Cu.En validant le modèle par rapport à des données expérimentales et un modèle de loi de puissance ajusté de la littérature, notre travail prédit avec précision le début de l'éjection de matériau, un aspect crucial du processus CS.Nous avons observé la séparation et l'élimination de l'oxyde pendant l'impact, en mettant l'accent sur la formation de jet de matériau et IV en expliquant comment ces phénomènes influencent le coefficient de restitution (COR) et la résistance à la liaison.De plus, les effets de l'éjection déviée à des vitesses extrêmement élevées ont été analysés, discutés et comparés aux résultats de la littérature existante.Ensuite, une enquête portant sur une étude paramétrique complète de divers paramètres de traitement en CS a été menée.En utilisant le modèle PD, nous avons exploré la fragmentation et la séparation des couches d'oxyde en ce qui concerne l'épaisseur de l'oxyde, la taille des particules et les matériaux des particules.Cette étude a démontré que l'épaisseur de l'oxyde est cruciale pour déterminer la distribution et l'élimination des oxydes dans le revêtement, et que des tailles de particules plus grandes et des particules métalliques plus tendres sont prévues pour faciliter la fracture et l'élimination de l'oxyde.Dans l'ensemble, les résultats soulignent l'efficacité de l'approche de simulation basée sur PD pour représenter avec précision les comportements des matériaux dans le processus CS.Cette méthode prédit non seulement et comprend la déformation des matériaux, la rupture et l'élimination de l'oxyde, mais elle éclaire également les mécanismes de liaison pendant CS.Les capacités uniques de la méthode PD offrent un nouveau cadre numérique pour des simulations plus réalistes des impacts CS, fournissant de nouvelles perspectives mécanistes sur les interactions particule-substrat.En développant des modèles prédictifs pour corréler les conditions des particules avec les propriétés du dépôt, cette approche innovante pose les bases de outils de modélisation plus efficaces et rentables pour guider le processus de conception et d'optimisation dans les applications de projection à froid.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.000
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Simulation or modeling · Consensus signal: Simulation or modeling
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.008
Threshold uncertainty score0.016

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0000.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0000.000
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.000
Insufficient payload (model declined to judge)0.0020.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.006
GPT teacher head0.225
Teacher spread0.219 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designSimulation or modeling
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Published2024
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