Modeling flow and cell formation in foam sheet extrusion of polystyrene with <scp>CO<sub>2</sub></scp> and co‐blowing agents. Part <scp>II</scp>: Process model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In foam extrusion, process parameters, material properties, and the blowing agent have an influence on the resulting foam properties. For safety and environmental reasons, carbon dioxide (CO2) has gained importance as physical blowing agent for the production of low‐density polystyrene foam sheets. The sole use of CO2 often leads to corrugation, open cell structures, or surface defects on the foam sheet. As an alternative, blowing agent mixtures based on CO2 and organic solvents such as ethanol, acetone, or ethyl acetate can be used, changing solubility and flow behavior of the gas‐loaded melt. A model approach for describing foam extrusion of polystyrene with various blowing agent mixtures in an annular gap die is developed. Part I of the paper describes the modeling of material properties. In Part II, the process model including nucleation and cell formation in the flow field is developed and applied to a foam sheet extrusion process. Based on the material model, melt flow and formation of cells are modeled by a step‐wise calculation along the die, showing good agreement with experimental data. Dimensionless numbers are used to describe the foaming process and a parameter study based on these dimensionless numbers is presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».