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Enregistrement W3184599413 · doi:10.3390/jcs5080195

Edge Race-Tracking during Film-Sealed Compression Resin Transfer Molding

2021· article· en· W3184599413 sur OpenAlexaff
Mario Vollmer, S. Zaremba, Pierre Mertiny, Klaus Drechsler

Notice bibliographique

RevueJournal of Composites Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEpoxy Resin Curing Processes
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesBundesministerium für Wirtschaft und Energie
Mots-clésTransfer moldingMaterials scienceComposite materialCompression moldingEnhanced Data Rates for GSM EvolutionLeading edgeMolding (decorative)Flow visualizationTracking (education)Compression (physics)Flow (mathematics)Computer scienceGeometryMoldArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Edge race-tracking is a frequently reported issue during resin transfer molding. It is caused by highly permeable channels and areas between the preform edge and cavity, which can significantly change the preform impregnation pattern. To date, information is scarce on the effect of edge race-tracking in compression resin transfer molding (CRTM). To close this gap, laboratory equipment was developed to study the CRTM preform impregnation via flow visualization experiments. The preform was thereby encapsulated in thin thermoplastic films sealing its impregnation. Film-sealed compression resin transfer molding (FS-CRTM) experiments of preforms with a small geometrical aspect ratio showed fast filling of the injection gap and a subsequent through-thickness preform impregnation. Creating an edge race-tracking channel, an additional lateral in-plane flow from the channel towards the preform center was observed, initiating soon after the injection started and caused by the spatial connection between the injection gap and the race-tracking channel. To diminish edge race-tracking, a passive flow control strategy was implemented via a split design of the upper tool to spatially isolate the injection gap from the channel and to pre-compact the preform edge. A delayed and reduced lateral race-tracking flow was observed, showing that the passive flow control strategy increases the process robustness of FS-CRTM regarding edge race-tracking effects.

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)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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