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Enregistrement W2800386581 · doi:10.1063/1.5027617

Nonlinear core deflection in injection molding

2018· article· en· W2800386581 sur OpenAlexafffund
P. Poungthong, A. Jeffrey Giacomin, Chaimongkol Saengow, Chanyut Kolitawong, Hui-Chen Liao, Shi‐Chang Tseng

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInjection Molding Process and Properties
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKing Mongkut's University of Technology North BangkokThailand Research Fund
Mots-clésDeflection (physics)PhysicsBoundary value problemNonlinear systemCore (optical fiber)MechanicsDifferential equationMathematical analysisOrdinary differential equationClassical mechanicsMathematicsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injection molding of thin slender parts is often complicated by core deflection. This deflection is caused by molten plastics race tracking through the slit between the core and the rigid cavity wall. The pressure of this liquid exerts a lateral force of the slender core causing the core to bend, and this bending is governed by a nonlinear fifth order ordinary differential equation for the deflection that is not directly in the position along the core. Here we subject this differential equation to 6 sets of boundary conditions, corresponding to 6 commercial core constraints. For each such set of boundary conditions, we develop an explicit approximate analytical solution, including both a linear term and a nonlinear term. By comparison with finite difference solutions, we find our new analytical solutions to be accurate. We then use these solutions to derive explicit analytical approximations for maximum deflections and for the core position of these maximum deflections. Our experiments on the base-gated free-tip boundary condition agree closely with our new explicit approximate analytical solution.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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