Finite volume model for laser-soot interaction for a laser transmission welding process
Notice bibliographique
Résumé
Laser transmission welding, a technique to join thermoplastic components, involves a laser beam passing through a laser-transmitting part being absorbed by a laser-absorbing part at the weld interface. The heat generated at the interface melts a thin layer of the plastic in both parts and forms a joint. Laser-absorbing agents such as dyes or soot particles are added to the laser-absorbing part to make it absorbing to the laser beam. Thermal and optical interaction of the soot particles and polymer with laser beam determines heating, melting, and, consequently, welding of plastics. To form a strong bond, it is important that the weld interface be exposed to sufficient heat to melt the polymer without degrading it. This paper investigates the thermal response of soot particles to a diode laser heat source. A thermal model is presented herein for a soot particle that is surrounded by a semicrystalline material (PA6) and solved using finite volume technique. The results are then compared to the ones obtained from a finite element analysis solved with a commercial software (ANSYS®). The microscale model predictions for the peak temperature of the soot particle appear to be reasonable when compared with the results of the macroscale finite element models for the same process parameters and set up developed in the previous work of the authors.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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 ».