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Enregistrement W3035046570 · doi:10.1002/pen.25409

A level set method for simulating wrinkling of extruded viscoelastic sheets

2020· article· en· W3035046570 sur OpenAlexaff
Kalonji K. Kabanemi, Jean‐Philippe Marcotte

Notice bibliographique

RevuePolymer Engineering and Science · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceExtrusionViscoelasticityComposite materialDie (integrated circuit)Die swellWeissenberg numberNewtonian fluidFinite element methodMechanicsStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When a polymer is extruded freely from a rectangular die of large cross‐sectional aspect ratio, wrinkles are observed. While not present in extruded Newtonian materials, such wrinkles develop in extruded viscoelastic sheets and are understood as an elastic stress‐driven instability. The present study is devoted in developing a transient finite element method, which combines the matrix‐logarithm‐based formulation of the conformation tensor and the single‐phase level set method, for simulating wrinkles that form during sheet extrusion of viscoelastic fluids. Numerical analyses of sheet extrusion were conducted over a wide range of flow rate and width‐to‐thickness ratio of the die exit cross section, χ , to determine critical conditions for the onset of wrinkling of extruded sheets. For large aspect ratios, that is, χ >> 1 , wrinkles develop at moderate extrusion flow rate, corresponding to a Weissenberg number of about 29. Calculations based on Rayleigh's energy method show that the critical compressive stress, σ c , for the onset of wrinkling of an elastic sheet scales like σ c ~1/ χ 2 , with a significant drop for χ >> 1 . As next to the die exit lip, compressive normal stresses are induced in the extruded sheet, wrinkling will take place for large χ ( σ c being small), in accordance with numerical predictions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,458

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,250 · 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'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
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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