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Enregistrement W2675857479 · doi:10.1299/jsmedsd.2009.19.163

1309 Optimization of Press Molding Die by Fluid and Structure Coupled Analysis

2009· article· en· W2675857479 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSekkei Kougaku, Shisutemu Bumon Kouenkai kouen rombunshuu/Sekkei Kogaku, Shisutemu Bumon Koenkai koen ronbunshu · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEngineering Applied Research
Établissements canadiensCybernet Systems Corporation (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDie (integrated circuit)Materials scienceTube (container)Heat transferMolding (decorative)Stress (linguistics)Thermal analysisMaximum temperatureHeat transfer coefficientComposite materialMechanicsThermodynamicsThermalPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To prevent quality loss of processed material due to non-uniform temperature and stress of press molding die, a coupled analysis is executed to minimize the difference between maximum and minimum temperature and maximum stress at pressure surface by changing cooling tube location and diameter. The coupled analysis consists of thermo-fluid analysis, heat transfer analysis, and structural analysis, and the continuous calculation required for optimization of the coupled analysis is automated by optimization software. Heat transfer analysis is conducted using temperature distribution of cooling tube which results from thermo-fluid analysis to calculate temperature difference at pressure surface. Structural analysis is conducted using heat strain caused by temperature distribution of die which results from heat transfer analysis to calculate maximum equivalent stress at pressure surface. As a result of optimization after sensitivity analysis, temperature and stress of molding die improved by 76.4% and 34.8%, respectively.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,209 · 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