Three‐dimensional free surface flow simulation of segregating dense suspensions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents a 3D numerical solution algorithm for the simulation of free surface flows of dense suspensions including particle migration phenomena. Segregation of the solid phase in processes such as powder injection molding and molding of semi‐solid materials affects the rheology of the mixture and therefore the filling pattern. Segregation affects also the final properties and characteristics of such molded parts as a non‐uniform particles distribution leads to non‐uniform shrinkage, warpage and non‐uniform mechanical properties. In this paper, particle migration is modeled using the diffusion flux model of Phillips et al . ( Phys. Fluids A 1992; 4 :30–40) and is extended to address 3D mold filling problems. The solution algorithm is validated against flow problems for which experimental and numerical data are available: circular Couette flow, piston‐driven flow and sudden contraction–expansion flow. The particle migration model is then used to simulate mold filling problems in which the piston movement in the sleeve is known to induce particle migration before the material enters the cavity. An arbitrary Lagrangian–Eulerian (ALE) formulation is developed and combined to a level‐set front capturing method to simulate the piston movement and the evolution of the free surface in molding simulations. The ALE formulation is first compared with an Eulerian solution for the case of the piston‐driven flow problem. The approach is then applied to injection molding problems to study the evolution of particle distributions during molding and in the final molded parts. Copyright © 2008 Crown in the right of Canada. Published by John Wiley & Sons, Ltd.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».