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Enregistrement W2943663204 · doi:10.1115/1.4043680

Design of Conformal Porous Structures for the Cooling System of an Injection Mold Fabricated by Additive Manufacturing Process

2019· article· en· W2943663204 sur OpenAlexafffund
Yunlong Tang, Zhengyang Gao, Yaoyao Fiona Zhao

Notice bibliographique

RevueJournal of Mechanical Design · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueInjection Molding Process and Properties
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMoldConformal mapMolding (decorative)Materials sciencePorosityPressure dropWater coolingMechanical engineeringComposite materialMechanicsEngineeringGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The cooling system of plastic injection mold plays a critical role during the injection molding process. It not only affects part quality but also its cycle time. Traditionally, due to the limitations of conventional drilling methods, the cooling system of the injection mold usually consists of simple paralleled straight channels. It seriously limits the mobility of cooling fluid, which leads to the low cooling efficiency for the parts with complex free-form surfaces. In this research, an innovative design method for the cooling system of an injection mold is proposed by using conformal porous structures. The size and shape of each cell in the conformal porous structure are varied according to the shape of an injection molded part. Design cases are provided at the end of this paper to further illustrate the efficiency of the proposed method. Compared with those existing design methods for the uniform porous structures, the proposed method can further reduce the nonuniformity of the mold surface temperature distribution and decrease the pressure drop of the cooling system.

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)0,000
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,210 · 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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