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Enregistrement W2754683047 · doi:10.1002/pc.24580

Two dimensional long‐flexible fiber orientation simulation in squeeze flow

2017· article· en· W2754683047 sur OpenAlexafffund
Gleb Meirson, Andrew N. Hrymak

Notice bibliographique

RevuePolymer Composites · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueComposite Material Mechanics
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesGeneral Motors of Canada
Mots-clésMaterials scienceCompression moldingFlow (mathematics)FiberSimple shearOrientation (vector space)Shear (geology)Shear flowComposite materialMolding (decorative)MechanicsGeometryMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long‐flexible fiber orientation under the influence of a squeeze flow field is an important engineering problem. Fiber orientation models have been constructed for a short fiber in simple shear. This article uses the long fiber model previously proposed by the authors (Meirson and Hrymak, Polymer Composites, 37, 2425 (2015)). This new model accounts for flow velocity gradient along the fiber and allows the fiber to exhibit flexibility. In this study, this model is applied to solve a two‐dimensional squeeze flow case that approximates compression molding flow. It was found that unlike the simple shear flow case in the squeeze flow case the relative dimensions of the system has a great effect on fiber orientation. In addition, several rules of thumb for compression molding are proposed from the results. POLYM. COMPOS., 39:4656–4665, 2018. © 2017 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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,746

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations7
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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