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Enregistrement W2921361572 · doi:10.3390/ma12050800

Characterization of the Hot Anode Paste Compaction Process: A Computational and Experimental Study

2019· article· en· W2921361572 sur OpenAlexaff
Hicham Chaouki, Stéphane Thibodeau, Mario Fafard, Donald Ziegler, Houshang Alamdari

Notice bibliographique

RevueMaterials · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiquePowder Metallurgy Techniques and Materials
Établissements canadiensABB (Canada)Université LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConstitutive equationMaterials scienceSubroutineCompactionAnodeViscoplasticityFinite element methodNonlinear systemCompressibilityMechanicsWork (physics)Composite materialStructural engineeringMechanical engineeringComputer scienceEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The aim of this work is to model and characterize green anode paste compaction behavior. For this purpose, a nonlinear viscoplastic constitutive law for compressible materials, based on the finite strain theory and the thermodynamic framework, was used. An experimental study was carried out to characterize axial and radial behaviors of the anode paste. To this end, simple compaction tests using a thin steel instrumented mold were performed at a temperature of 150 °C. Results of these experiments brought out the nonlinear mechanical behavior of the anode paste. Furthermore, they showed the importance of its radial behavior. The constitutive law was implemented in Abaqus software through the user's material subroutine VUMAT for explicit dynamic analysis. An inverse analysis procedure for material parameters identification showed that the model predicts compaction tests results with a good agreement. In order to assess the constitutive law predictive potential in situations involving density gradients, compaction tests using complex geometries such as slots and stub holes were carried out. Finite element simulation results showed the ability of the model to successfully predict density profiles measured by the X-ray tomography.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,226 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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