In‐plane anisotropic permeability characterization of deformed woven fabrics by unidirectional injection. Part II: Prediction model and numerical simulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The production of polymer composites by resin injection has strongly increased in the recent years for a wide variety of industrial applications. Manufacturing techniques are continuously optimized for higher and faster production cycles and high performance composites are needed to meet industrial requirements. Actually, the reduction of cost and cycle time is the main motivation for liquid composite molding (LCM) process simulation. In this context, the characterization of preform permeability is a key issue in numerical flow analysis. This investigation concerns the experimental study and development of a predictive model for deformed fabric permeability. Such deformations occur when a fabric is draped on a complex surface. A local shear appears. In Part I, an experimental procedure has been described to measure the permeability of deformed fabrics, and a new methodology presented to characterize the in‐plane permeability tensor. In order to implement experimental results in numerical simulation, a permeability model for deformed fabrics is required. Part II develops a predictive model of the principal permeabilities of deformed fabrics and of the orientation of the permeability tensor. Based on unsheared fabric measurements, the model takes into account the unit cell deformation during shear and the initial elliptic flow pattern orientation and anisotropy ratio of undeformed fabrics. Model predictions are corroborated with sheared fabric measurements. Finally, numerical simulations for an automotive body part are carried out to illustrate the effects of fabric shearing on the filling of the composite part. POLYM. COMPOS. 28:812–827, 2007. © 2007 Society of Plastics Engineers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».