Електроний каталог - Науково-технічна бібліотека ім М.Є. Жуковського ХАІ

Cписок

Hu Wenjie, Shorinov O.
Optimization of particle acceleration parameters of special cold spray nozzles via neural network and genetic algorithm

Вид документа: Стаття періодики
Автор: Hu Wenjie, Shorinov O. Вид автора: персона
Мова: Англійська Обсяг: Р. 64-70
УДК: 621.793.71-048.34:004.021.032.26

Аннотацiя:

Cold spray technology is a new technology that deposits supersonic solid particles on the surface of materials. There are many factors that affect particle acceleration, such as the geometric structure of the cold spray nozzle (contraction section, throat, expansion section, special nozzle angle, etc.), the parameters of the propellant gas (gas type, gas temperature, gas pressure, etc.), the material properties of particles (metal and non-metal), particle size (generally 10...50 microns), and particle morphology (spherical, irregular shape, etc.). The objective of this study was to investigate the influence of particle acceleration parameters on cold spraying. This work aims to predict and optimize the particle velocity at the outlet of the special nozzle to meet the critical velocity requirements of various metal particles and thus meet the deposition conditions. The task to be solved is to optimize the particle parameters of the special nozzle and obtain the particle velocity at the outlet of the sp

Переглянути електронну копію

Є складовою частиною документа: Авіаційно-космічна техніка і технологія

Відомості щодо головного

Назва головного документа:

Авіаційно-космічна техніка і технологія

Дата видання головного документа:

2024

Номер частини головного документа:

Загальна інформація

Бібліографія:

Bibliogr.: 10 names

Примітки

Загальні зауваження:

doi: 10.32620/aktt.2024.4.08

Теми документа: