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Enregistrement W2025725516 · doi:10.1002/pen.23737

Experimental and numerical studies on bubble dynamics in nonpressurized foaming systems

2013· article· en· W2025725516 sur OpenAlexaff
Maryam Emami, Michael R. Thompson, J. Vlachopoulos

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBubbleRheologyMaterials sciencePolymerViscosityComposite materialMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This work explores the influence of rheological properties on polymer foam development in nonpressurized systems. To understand the complex contributions of rheology on the mechanism of bubble growth during different stages of foam processing, visualization studies were conducted by using a polymer‐foaming microscopy setup. The evolving cellular structure during foaming was analyzed for its bubble surface density, bubble size, total bubble projected area, and bubble size distribution. Morphological analysis was used to determine the rheological processing window in terms of shear viscosity, elastic modulus, melt strength and strain‐hardening, intended for the production of foams with greater foam expansion, increased bubble density and reduced bubble size. A bubble growth model and simulation scheme was also developed to describe the bubble growth phenomena that occurred in nonpressurized foaming systems. Using thermophysical and rheological properties of polymer/gas mixtures, the growth profiles for bubbles were predicted and compared to experimentally observed data. It was verified that the viscous bubble growth model was capable of depicting the growth behaviors of bubbles under various processing conditions. Furthermore, the effects of thermophysical and rheological parameters on the bubble growth dynamics were demonstrated by a series of sensitivity studies. POLYM. ENG. SCI., 54:1947–1959, 2014. © 2013 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 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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,337
Score d'incertitude au seuil0,473

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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