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Enregistrement W2095332823 · doi:10.1002/pen.20203

Cold forging method for polymer microfabrication

2004· article· en· W2095332823 sur OpenAlexfundno aff
Donggang Yao, Pratapkumar Nagarajan

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueNanofabrication and Lithography Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcMaster UniversityNational Science Foundation
Mots-clésForgingMaterials scienceDie (integrated circuit)Composite materialThermoplasticPolymerMolding (decorative)ExtrusionMetallurgyNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A polymer micro cold forging process was investigated. This method, derived from polymer solid‐phase forming, resembles more the metal‐forging method than the standard thermoplastic molding protocol. A micro‐forging die set was designed and fabricated and a series of cold forging experiments were carried out with varied process conditions, including forging speed, forging pressure, and dwell time. High‐aspect‐ratio microchannels were fabricated on polytetrafluoroethylene (PTFE) substrates. The dimension of replicated channels was found to be consistent from shot to shot. Owing to instantaneous elastic recovery, the channel has a width about 30% smaller than that on the die. The final channel size is contingent upon the forging process conditions, as well as upon the post‐recovery process. Upsetting experiments of PTFE cylindrical samples were carried out to study the fundamental issues on dimensional recovery so as to predict and consequently control the dimensional changes in polymer cold forging. Polym. Eng. Sci. 44:1998–2004, 2004. © 2004 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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,888
Score d'incertitude au seuil0,489

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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