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Enregistrement W2131567730 · doi:10.1002/pen.22191

Method of analyzing and quantifying the performance of mixing sections

2012· article· en· W2131567730 sur OpenAlexaff
Pavel Kubík, Jiřı́ Vlček, Costas Tzoganakis, Luke Miller

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceMixing (physics)Dispersion (optics)ExtrusionStandard deviationComposite materialStress (linguistics)Shear (geology)PolyethyleneShear stressEngineering drawingMechanical engineeringOpticsMathematicsEngineeringPhysicsStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this article, the performance of three different mixing elements on color dispersion in high‐density polyethylene and linear low‐density polyethylene polymer stream during extrusion is studied. Two similarly designed Maddock mixers and a Stratablend II mixer are used as the last part of a general purpose single screw. Moreover, an inline melt camera is used for the quantification of mixing quality by visualization of grayscale of the color dispersion and thus mixing. The Stratablend II mixer produces the lowest and most uniform standard deviation. Both the Maddock mixers showed the same trend but higher values of standard deviation. All results are then compared with a full 3D finite element method simulation. Simulations clearly indicate that the Stratablend II mixer has the best mixing abilities and that these are mainly given by its unique design with high average value of shear stress. The role of elongational stress does not appear to have a high influence on mixing for these mixers. The results also suggest that the key factor for achieving better mixing is the frequency by which a large fraction of the material passes through the high shear stress regions of the mixer. POLYM. ENG. SCI., 2012. © 2012 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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,147

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,239 · 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
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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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