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Enregistrement W2103078079 · doi:10.3139/217.2414

Modelling Behaviour of PET for Stretch and Micro-Blow Moulding Applications Using an Elasto-Visco-Plastic Material Model

2011· article· en· W2103078079 sur OpenAlexaff
Hicham Mir, F. Thibault, Robert DiRaddo

Notice bibliographique

RevueInternational Polymer Processing · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceInternal pressureMechanical engineeringBlow moldingForming processesMechanicsGas compressorNonlinear systemHardening (computing)Finite element methodStructural engineeringComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polyethylene terephthalate (PET) has been widely used in the stretch blow moulding (SBM) process for packaging applications. Finite element analysis has become extensively useful for assessing container designs and enabling the designers to perform analyses earlier in the design cycle to determine the best material and the best structure. However, there are several challenging issues due to various processing parameters and complex material behaviour, which is both temperature and strain-rate dependent. In this paper, we generalize the G'Sell-Jonas law in the three-dimensional (3D) case to model and simulate the elasto-visco-plastic (EVP) behaviour of PET, taking into account strain-hardening and strain-softening. In addition, it is observed that the internal pressure (inside the preform) is significantly different from the nominal pressure (imposed in the blowing device upstream) since the internal pressure and the enclosed volume of the preform are fully coupled. In order to accurately simulate this phenomenon, a thermodynamic model was used to characterize the pressure-volume relationship (PVR). The predicted pressure evolution is therefore more realistic when imposing only the machine power of the blowing device (air compressor or vacuum pump). Mechanical and temperature equilibrium equations are fully nonlinear and solved separately with implicit schemes on the current deformed configuration, which is updated at each time step. Biaxial characterization tests were used to determine the model parameters in order to simulate the SBM process using the PVR. Three industrial case studies, comparing simulated thickness predictions to experimental measurements, will be presented in order to illustrate the applicability of the proposed model.

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)0,000
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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations9
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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