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Enregistrement W2061520378 · doi:10.1002/pen.21251

A modeling approach to the effect of resin characteristics on parison formation in extrusion blow molding

2008· article· en· W2061520378 sur OpenAlexaff
Azizeh‐Mitra Yousefi, Jaap den Doelder, Marc‐André Rainville, Kurt A. Koppi

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBlow moldingExtrusionMaterials scienceDie (integrated circuit)High-density polyethyleneComposite materialMolding (decorative)Finite element methodPolyethyleneMechanicsMechanical engineeringStructural engineeringEngineeringPhysicsMold

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The most critical stage in the extrusion blow‐molding process is the parison formation, as the dimensions of the blow‐molded part are directly related to the parison dimensions. The swelling due to stress relaxation and sagging due to gravity are strongly influenced by the resin characteristics, die geometry, and operating conditions. These factors significantly affect the parison dimensions. This could lead to a considerable amount of time and cost through trial and error experiments to get the desired parison dimensions based upon variations in the resin characteristics, die geometry, and operating conditions. The availability of a modeling technique ensures a more accurate prediction of the entire blow‐molding process, as the proper prediction of the parison formation is the input for the remaining process phases. This study considers both the simulated and the experimental effects of various high‐density polyethylene resin grades on parison dimensions. The resins were tested using three different sets of die geometries and operating conditions. The target parison length was achieved by adjusting the extrusion time for a preset die gap opening. The finite element software BlowParison® was used to predict the parison formation, taking into account the swell and sag. Good agreements were found between the predicted parison dimensions and the experimental data. POLYM. ENG. SCI., 2009. Published by 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 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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,200 · 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

Citations19
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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