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Enregistrement W3025613379 · doi:10.1080/20550340.2020.1764236

Determination of convective heat transfer coefficient for automated fiber placement (AFP) for thermoplastic composites using hot gas torch

2020· article· en· W3025613379 sur OpenAlexaff
Omid Aghababaei Tafreshi, Suong V. Hoa, Farjad Shadmehri, Duc Minh Hoang, Daniel Rosca

Notice bibliographique

RevueAdvanced Manufacturing Polymer & Composites Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHeat Transfer Mechanisms
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceNozzleHeat transferHeat transfer coefficientConvective heat transferComposite materialTorchConvectionHeat fluxVolumetric flow rateComposite numberThermodynamicsMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In heat transfer analysis of AFP process using a hot gas torch, the convective heat transfer which occurs between the hot gas flow generated by a torch nozzle and a composite substrate plays an important role in the heat transfer mechanism. In order to model the convective heat transfer, a local heat flux equation q″=h (ΔT) is utilized where q″ is the energy flow per unit of area per unit of time, h is the convective heat transfer coefficient between the hot gas torch and the composite surface, and ΔT accounts for the temperature difference between the two media. This coefficient h is dependent on various number of parameters such as nozzle geometry and its configuration relative to the surface of the substrate, type and configuration of the roller, gas flow rate, temperature of the gas, type of the gas etc. Researchers on the heat transfer analysis for automated composites manufacturing have used values of h that vary from 80 W/m2K to 2500 W/m2K. This large range gives rise to uncertainties in the determination of important behavior such as the temperature distributions, residual stresses, and deformations of the composite structures due to the manufacturing process. The reason for these large differences can be due to the differences in the process parameters in each of the studies. The process parameters can include the volume flow rate of the hot gas, the gas temperature, the distance between the nozzle exit and the surface of the composite plate, the angle of the torch with respect to the surface of the substrate etc. In addition, the value of the h coefficient may not be constant over the heating length of the process. The purpose of this paper is three fold: 1. To investigate the AFP process parameters that may affect h. 2. To investigate different methods for the determination of h, and 3. To develop a procedure for less-time-consuming determination of h for the purpose of analysis for residual stresses and deformations.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations20
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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