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Enregistrement W2004196185 · doi:10.1002/pen.20238

Dynamic finite element analysis of nonlinear isotropic hyperelastic and viscoelastic materials for thermoforming applications

2004· article· en· W2004196185 sur OpenAlexaff
Fouad Erchiqui, A. Gakwaya, Mohamed Rachik

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElasticity and Material Modeling
Établissements canadiensUniversité LavalUniversité du QuébecUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHyperelastic materialOgdenThermoformingMaterials scienceViscoelasticityFinite element methodIsotropyComposite materialConstitutive equationSolid mechanicsMechanicsStructural engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this work, a dynamic finite element method is used in modeling and numerical simulation of the viscoelastic and hyperelastic behavior of a thin, isotropic, and incompressible thermoplastic membrane. The viscoelastic behavior (Lodge, Christensen) and hyperelastic behavior (Ogden and Mooney‐Rivlin), are considered. The thermoforming of the sheet is performed under the action of perfect gas flows. The pressure load used in modeling is thus deduced from the thermodynamic law of perfect gases. The Lagrangian formulation together with the assumption of the membrane theory is used in the finite element implementation. The numerical validation is performed by comparing the obtained results with measured experimental data for the polymeric acrylonitrile‐butadiene‐styrene (ABS) membrane inflation. Moreover, the influence of the Lodge, the Christensen, the Mooney‐Rivlin, and the Ogden constitutive models on the thickness and on the stress distribution in the thermoforming sheet are analyzed. POLYM. ENG. SCI. 45:125–134, 2005. © 2004 Society of Plastics Engineers

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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 recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,207 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations32
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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