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Enregistrement W2153308595 · doi:10.1002/pen.22125

Improved mathematical modeling for the sheet reheat phase during thermoforming

2011· article· en· W2153308595 sur OpenAlexaff
Sohail Akbar Khan, Patrick Girard, Nadia Bhuiyan, Vince Thomson

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectronic Packaging and Soldering Technologies
Établissements canadiensMcGill UniversityConcordia UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermoformingMaterials scienceThermal diffusivityThermocoupleComposite materialThermal conductivityOpacityHeat transferThermalPhase (matter)ColoredMechanicsMechanical engineeringThermodynamicsOpticsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In any thermoforming process, plastic sheet heating is the most important phase as it is responsible for final part quality as well as overall process efficiency and productivity. The goal of the study reported here was to improve existing mathematical models to accurately predict the temperature profile inside a heated sheet, where the model could be used to better control the overall thermoforming process. A mathematical model with temperature dependent, variable sheet material properties including density, thermal diffusivity, specific heat, and thermal conductivity was developed and validated against experimental data. Models with constant and variable plastic sheet properties were created, simulated, and compared in Matlab. The models were validated by experiments which obtained temperature profiles at different depths within a plastic sheet by inserting thermocouples and recording temperatures. Further, the effect of sheet color on heating was investigated by considering two extreme cases: white (transparent) and black (opaque) colored sheets, and the effect of oven air temperature and velocity on sheet heating was also investigated. Results indicated that a variable properties model was needed to control sheet reheating especially with narrow forming windows, and that the heating profiles required for colored and noncolored sheets were very different. POLYM. ENG. SCI., 2012. © 2011 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,777
Score d'incertitude au seuil0,439

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations12
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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