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Enregistrement W2024456338 · doi:10.3139/217.0037

Effect of Aerodynamics on Film Blowing Process

2006· article· en· W2024456338 sur OpenAlexaff
Z. Zhang, Pierre G. Lafleur, François Bertrand

Notice bibliographique

RevueInternational Polymer Processing · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Turbulent Flows
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleMechanicsComputational fluid dynamicsMaterials scienceAerodynamicsAirflowFluentHeat transferInertiaHeat transfer coefficientAir bubbleThermodynamicsPhysicsClassical mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A Computational Fluid Dynamics (CFD) technique using a renormalization group (RNG) k –ε model and Fluent software was employed to analyze numerically the effects of aerodynamics on the air ring cooling system of a film blowing process. An in-line scanning camera system developed in our lab was used to study experimentally the detailed dynamics of bubble instabilities. An operation window for the heat transfer coefficient and the maximum air velocity function was established. The simulation results showed that it is adequate mainly at low BUR (Blow-Up-Ratio) outside of the air ring. The relationship between thermal inertia and cooling air aerodynamics for different bubble geometries was also explored. Different bubble shapes, for the same BUR, produced significant differences in the airflow pattern and heat transfer coefficient. The combination of experimental measurements and numerical simulations indicated that various cooling rates result in important variations in the dynamics of bubble instabilities for different BUR bubbles. It was observed that increasing the cooling rate can destabilize the lower BUR bubbles, but stabilize the higher ones due to the production of different bubble shapes. Finally, it is shown that the bubble instabilities depend on the static pressure distribution along the bubble surface, and that minimizing the pressure gradient can stabilize the bubbles.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,584

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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,219
Écart entre enseignants0,217 · 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'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

Citations10
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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