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Enregistrement W2048963992 · doi:10.1002/pen.10942

Simulation of non‐isothermal melt densification of polyethylene in rotational molding

2002· article· en· W2048963992 sur OpenAlexafffund
C. T. Bellehumeur, Jen Shueng Tiang

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer Foaming and Composites
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMaterials scienceMolding (decorative)Composite materialIsothermal processParticle (ecology)RheologyPolymerMixing (physics)Thermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rotational molding involves powder mixing, heating and melting of powder particles to form a homogeneous polymer melt, as well as cooling and solidification. The densification of a loose powder compact into a homogeneous melt occurs over a wide range of conditions as the material passes from a solid state into a melt state. The numerical simulation of the non‐isothermal melt densification in the rotational molding process is presented in this work. The simulation combines heat transfer, polymer sintering and bubble dissolution models, and is based on an idealized packing arrangement of powder particles. The predictions are in general agreement with experimental observations presented in the literature for the rotational molding of polyethylenes. The simulation allows for systematic and quantitative studies on the effect of molding conditions and material properties on the molding cycle and molded part density. Results indicate that the densification process is primarily affected by the powder characteristics, which are accounted for in terms of the particle size and the particle packing arrangement. The material rheological properties become increasingly important as the powder characteristics lessen in quality. The simulation demonstrated that while certain combinations of processing conditions help reduce the molding cycle, they have a detrimental effect on the densification process.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations28
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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