Finite element and sensitivity analysis of thermally induced flow instabilities
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
Abstract This paper presents a finite element algorithm for the simulation of thermo‐hydrodynamic instabilities causing manufacturing defects in injection molding of plastic and metal powder. Mold‐filling parameters determine the flow pattern during filling, which in turn influences the quality of the final part. Insufficiently, well‐controlled operating conditions may generate inhomogeneities, empty spaces or unusable parts. An understanding of the flow behavior will enable manufacturers to reduce or even eliminate defects and improve their competitiveness. This work presents a rigorous study using numerical simulation and sensitivity analysis. The problem is modeled by the Navier–Stokes equations, the energy equation and a generalized Newtonian viscosity model. The solution algorithm is applied to a simple flow in a symmetrical gate geometry. This problem exhibits both symmetrical and non‐symmetrical solutions depending on the values taken by flow parameters. Under particular combinations of operating conditions, the flow was stable and symmetric, while some other combinations leading to large thermally induced viscosity gradients produce unstable and asymmetric flow. Based on the numerical results, a stability chart of the flow was established, identifying the boundaries between regions of stable and unstable flow in terms of the Graetz number (ratio of thermal conduction time to the convection time scale) and B , a dimensionless ratio indicating the sensitivity of viscosity to temperature changes. Sensitivities with respect to flow parameters are then computed using the continuous sensitivity equations method. We demonstrate that sensitivities are able to detect the transition between the stable and unstable flow regimes and correctly indicate how parameters should change in order to increase the stability of the flow. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,001 | 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