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