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Enregistrement W2028716009 · doi:10.3139/217.2360

Entry Flow of Polyethylene Melts in Tapered Dies

2010· article· en· W2028716009 sur OpenAlexaff
Mahmoud Ansari, Audai Hussein AL-ABBAS, Savvas G. Hatzikiriakos, Evan Mitsoulis

Notice bibliographique

RevueInternational Polymer Processing · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Technical University of Athens
Mots-clésViscoelasticityMaterials scienceMechanicsExtensional viscositySlip (aerodynamics)Pressure dropCapillary actionShear rateComposite materialViscosityThermodynamicsShear viscosityPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The excess pressure losses due to end effects (mainly entrance) in the capillary flow of several types of polyethylenes were studied both experimentally and numerically under slip and no-slip conditions. These losses were first measured as a function of the contraction angle ranging from 15° to 90°. It was found that the excess pressure loss attains a local minimum at a contraction angle of about 30° for all types of polyethylenes examined. This was found to be independent of the apparent shear rate. This minimum becomes more dominant under slip conditions that were imposed by adding a significant amount of fluoropolymer into the polymer. Numerical simulations using a multimode K-BKZ viscoelastic model have shown that the entrance pressure drops can be predicted fairly well for all cases either under slip or no-slip boundary conditions. The clear experimental minimum at about 30° can only slightly be seen in numerical simulations, and at this point its origin is unknown. Further simulations with a viscous (Cross) model have shown that they severely under-predict the entrance pressure by an order of magnitude for the more elastic melts. Thus, the viscoelastic spectrum together with the extensional viscosity play a significant role in predicting the pressure drop in contraction flows, as no viscous model could. The larger the average relaxation time and the extensional viscosity are, the higher the differences in the predictions between the K-KBZ and Cross models are.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,598
Score d'incertitude au seuil0,393

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,236 · 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

Citations53
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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