Three‐dimensional modelling and simulation of sequential co‐injection moulding with application to a toothbrush handle
Notice bibliographique
Résumé
Sequential co‐injection moulding (SCIM) is a promising technique in industrial production. Because of the complex hydrodynamic effect of air on polymer melts in a moulding process, it is difficult to accurately design and control the process. Corresponding theoretical investigations are very limited, especially for the transient free surface flows in the filling stage. In this paper, a three‐dimensional (3‐D) unified model is proposed for simulating fluids flow in SCIM. The melted polymer and air in the cavity can be regarded as a continuous fluid. The evolution of the melt front interface and skin/core melt interface are captured simultaneously at any moment by the level set method; this method has been widely‐used in two‐phase flow for its ability to track interfaces. The finite volume method is combined with a domain extension technique to deal with 3‐D flows in an irregular cavity. The model is validated by simulating the SCIM process for a cavity with a block insert, and a distinct corner effect is observed. For a widely‐used plastic toothbrush made by SCIM, the evolutions of transient free surfaces in the filling stage are investigated. All numerical results are consistent with corresponding experimental results, and demonstrate the capability of the model with the domain extension technique to simulate multiphase flows in SCIM.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».