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Enregistrement W3094712957 · doi:10.1002/cjce.23906

Effect of the cooling temperature of a <scp>PET</scp> sheet on the crystallinity and mould removal time for thermoforming applications

2020· article· en· W3094712957 sur OpenAlexaffvenue
Fouad Erchiqui, Z. Annasabi, Hamid Kaddami, Karima Ben Hamou, G. Dituba Ngoma

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePolymer crystallization and properties
Établissements canadiensUniversité du Québec en Abitibi-Témiscamingue
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésThermoformingCrystallinityMaterials sciencePolyethylene terephthalatePolymerComposite materialCrystallizationCrystallization of polymersThermalThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In thermoforming process, the mechanical and thermal properties induced in the moulded product depend, on one hand, on the type of polymer material, and, on the other, on the two following processing conditions: (a) the optical and the thermal properties of the infrared ovens, and (b) the temperature and mechanical properties of the mould. In addition, for semi‐crystalline polymers, the quality of product also depends on the crystallization processes. In this paper, the effect of the cooling temperature on a semi‐crystalline polymers sheet, heated beforehand by infrared radiation, on crystallinity is numerically analyzed. For this, the energy equation is coupled to the kinetics of the polymer. For this purpose, the heat equation is expressed in terms of enthalpy, and its numerical resolution is carried out using the 3D finite element method. An example of a polyethylene terephthalate (PET) sheet is presented.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,164

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,193
Écart entre enseignants0,184 · 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
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

Citations8
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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