Characterization of the injection molding process of passive vibration isolators
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
This article discusses the variability of the mechanical properties (static stiffness, dynamic stiffness, and loss factor) observed in engine mounts used to isolate vibration caused by the engine in recreation utility vehicles. To avoid passenger’s discomfort during engine operation, it is important that the isolation provided by each passive vibration isolator be constant. Transmitted forces should also be minimized to prevent excessive structural stresses in the vehicle. Quantifying how human and machine molding parameters affect the performance of the final product is fundamental. The isolators studied in this article are produced through manual cycles of an injection molding process. This work provides a better understanding of the discrepancies on mechanical properties occurring during the industrial process. Curing temperature ( T) and curing time ( D) were found to be the significant machine parameters. Response surface methodology shows a nonuniform distribution of the solutions across the whole experimental space. A linear model of the output variables appears to be sufficient to achieve an optimization since linear coefficients are prevalent over quadratic or interaction coefficients. A proposed empirical model enables the determination of a set of curing parameters corresponding to specific required properties. The model also shows that, for a polychloroprene rubber mix, the variability of the mechanical properties can be reduced by increasing the curing parameters ( T and D) used during current molding procedures. Finally, the numerical results helped getting a better understanding of how manufacturing parameters can influence the optimization process of elastomeric product properties. Improved production parameters and control standards can be established from this case study.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle