Review of Non-Newtonian Mathematical Models for Rheological Characteristics of Viscoelastic Composites
Notice bibliographique
Résumé
This study presents an overview of viscoelastic characteristics of biocomposites derived of natural-fibre-reinforced thermoplastic polymers and predictive models have been presented in order to understand their rheological behavior. Various constitutive equations are reviewed for a better understanding of their applicability to polymer melt in determining the viscosity. The models to be investigated are the Giesekus-Leonov model, the Upper Convected Maxwell (UCM) model, the White-Metzner model, K-BKZ model, the Oldroyd-B model, and the Phan-Thien-Tanner models. The aforementioned models are the most powerful for predicting the rheological behavior of hybrid and green viscoelastic materials in the presence of high shear rate and in all dimensions. The Phan-Thien Tanner model, the Oldroyd-B model, and the Giesekus model can be used in various modes to fit the relaxation modulus accurately and to predict the shear thinning as well as shear thickening characteristics. The Phan-Thien Tanner, K-BKZ, Upper convected Maxwell, Oldroyd-B, and Giesekus models predicted the steady shear viscosity and the transient first normal stress coefficient better than the White-Metzner model for green-fibre-reinforced thermoplastic composites.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
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 ».