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Enregistrement W2092224869 · doi:10.1243/095440603762554622

Fluid mechanics of slot-coating in photopolymer-based rapid composites manufacturing

2003· article· en· W2092224869 sur OpenAlexaff
M. Haberer, G. Zak, C B Park, Marius Paraschivoiu, B. Benhabib

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering Science · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensQueen's UniversityUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoatingVolume of fluid methodMaterials scienceContext (archaeology)Composite materialMechanical engineeringLayer (electronics)Composite numberProcess (computing)PhotopolymerComputer scienceMechanicsPolymerEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper describes the fluid mechanics of the slot-coating process in the context of rapid layered manufacturing. It has been conjectured that slot-coating would successfully address a number of common difficulties encountered in the formation of thin layers from a highly viscous fibre—photopolymer composite liquid. The objective of the present study was therefore the development of an engineering analysis tool to assist with the design of a slot-coating-based liquid layer formation mechanism for use as an integral part of a lithography-based rapid layered composite parts manufacturing (RLCM) system. In addition to an analytical model, the paper presents a numerical model based on a volume-of-fluid (VOF) algorithm. This algorithm allows (a) solution of non-steady-state problems, (b) tracking of the free surface of the fluid undergoing large deformations and (c) easy modification of the model's domain to facilitate experimentation with coater geometry. Results from a set of simulated experiments establish a relationship between the liquid-coat height and several design and process parameters. Physical examination of cross-sections of several test parts built on an RLCM prototype system in the authors’ laboratory confirmed the ability of the new coater design to form solid layers of good quality, as predicted by the numerical simulations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,191
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,209
Écart entre enseignants0,197 · 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.

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

Citations4
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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