MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3015750983 · doi:10.1017/jfm.2020.196

A comprehensive mathematical model for nanofibre formation in centrifugal spinning methods

2020· article· en· W3015750983 sur OpenAlexafffund
S. Noroozi, Walter Arne, Ronald G. Larson, Seyed Mohammad Taghavi

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueElectrospun Nanofibers in Biomedical Applications
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFonds de recherche du Québec – Nature et technologiesUniversité LavalFonds de recherche du QuébecNational Science Foundation
Mots-clésSpinningMechanicsMaterials sciencePhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Motivated by our experimental observations of nanofibre formation via the centrifugal spinning process, we develop a string model to study the behaviours of a Newtonian, viscous curved jet, in a non-orthogonal curvilinear coordinate system including both air-drag effects and solvent evaporation for the first time. In centrifugal spinning a polymeric solution emerges from the nozzle of a spinneret rotating at high speeds around its axis of symmetry and thins as it moves away from the nozzle exit until it finally lands on the collector. Except for the Newtonian fluid assumption, our model includes the key parameters of the curved jet flow, e.g. viscous, inertial, rotational, surface tension, gravitational, mass diffusion within the jet, mass diffusion into air and aerodynamic effects, via Rossby (Rb), Reynolds (Re), Weber (We), Froude (Fr), Pclet (Pe), air Reynolds (Re * ) and air Pclet (Pe * ) numbers, and the collector radial position (R). Our results, including comparison to experiments, reveal that the aerodynamic effects must be considered to enable a correct prediction of the jet trajectory and radius. Decreasing Rb not only renders the jet thinning much faster, but also forces the jet to wrap tighter around the rotation axis. Increasing Re, Re * and R leads to a longer jet. Decreasing We causes the jet to wrap tighter around the spinneret but it shows trivial effects on the solvent evaporation. Changes in Pe and Pe * do not significantly affect the jet trajectory. Finally, we propose simple relations to estimate the jet radius and the jet breakup length.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,548
Score d'incertitude au seuil0,424

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,344
Écart entre enseignants0,289 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Fluid MechanicsMême sujetElectrospun Nanofibers in Biomedical ApplicationsTravaux en français237 207