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Enregistrement W1984010873 · doi:10.3139/217.2820

Absorption Coefficient Measurement in Laser Transmission Welding of Thermoplastics

2015· article· en· W1984010873 sur OpenAlexafffund
M. Chen, G. Zak, P. J. Bates

Notice bibliographique

RevueInternational Polymer Processing · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWelding Techniques and Residual Stresses
Établissements canadiensRoyal Military College of CanadaQueen's University
Organismes subventionnairesOntario Centres of Excellence
Mots-clésMaterials scienceAttenuation coefficientLaserAbsorption (acoustics)Composite materialPolymerWeldingLaser beam weldingThermalOpticsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Laser transmission welding involves joining of transmitting and absorbing thermoplastic polymer components. Absorption is normally controlled by addition of small amounts of carbon black (CB). In thermal modelling of the process, the laser-light absorption coefficient is an important parameter that controls the rate and distribution of heat generation in the absorbing component. This paper introduces a novel experimental method to conveniently and accurately measure the absorption coefficient in the absorbing component. In this method, a laser beam scans rapidly over the surface of the CB-filled polymer. The laser power resulting in the onset of surface melting can be obtained and used to calculate the absorption coefficient based on an analytical model presented in this paper. To validate the proposed method, the experimental results were compared with those obtained by the spectrophotometer and the power-meter methods using unreinforced and glass-fiber reinforced nylon 6. The results indicate that there is a linear relationship between the absorption coefficient and carbon black level for these two polymers. The influence of glass fibers and laser scan speed on the measurement are also discussed.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,839
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,222 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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