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Enregistrement W2205061426

Numerical modeling of the medium-density fiberboard hot pressing process. Part 1, Coupled heat and mass transfer model

2012· article· en· W2205061426 sur OpenAlexafffund
Zanin Kavazović, Jean Deteix, Alain Cloutier, A. Fortin

Notice bibliographique

RevueCorpus Université Laval (Université Laval) · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWood Treatment and Properties
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFPInnovations
Mots-clésMass transferMechanicsHeat transferDiscretizationConvectionThermodynamicsFiberboardLatent heatMaterials scienceConvective heat transferChemistryMathematicsComposite materialPhysicsMathematical analysis
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A mathematical model describing heat and moisture transfer during hot pressing of medium-density fiberboard mats is presented. The model is based on conservation of energy, air mass, and water vapor mass, resulting in a three-dimensional unsteady-state problem in which mat properties and state variables vary in time and space. The conservation equations are expressed as functions of the three state variables: temperature, air pressure, and vapor pressure. The model includes conductive and convective heat transfer, phase change of water, and convective and diffusive mass transfer. Resin curing kinetics and latent heat associated with phase change of water are also taken into account. The closing of the batch press and development of the density profile are taken into account by imposing a predefined time- and space-dependent density profile. Calculations are carried out on reference geometry, and mathematical details relevant to the transfer from actual to reference geometry are presented. The system is discretized in space by the finite element method and in time by the Euler implicit scheme. The results exhibit good agreement with experimental measurements and provide information on variables of interest such as total gas pressure, temperature, moisture content, RH, and resin cure.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,173
Écart entre enseignants0,159 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations0
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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