Squeeze flow in multilayer polymeric films: Effect of material characteristics and process conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this work, effects of sealing temperature, time, pressure, as well as sealant thickness and viscosity on squeeze out flow (SOF) in heat sealing were examined. A new image analysis approach is presented to quantify SOF in heat sealing. It was found that increasing temperature or pressure could improve SOF but only in thick 130 μm sealants and reducing the sealant thickness to 50 μm suppressed SOF. Reducing viscosity in 50 μm sealant films was also found to improve SOF only at high‐sealing pressure and long sealing times. Three approaches were used to model SOF: analytical one‐dimensional model, numerical one‐dimensional model using finite difference method (FDM), (iii) Numerical two‐dimensional model using finite element analysis. Heat transfer was modeled, and it was shown that heat transfer induces a delay in SOF. When the FDM and the heat transfer models were combined, a good agreement between experimental and model prediction could be obtained. In addition, modeling results showed that SOF occurred in shear rates within the transition region between the Newtonian and Power‐law regions. This indicates the importance of considering the Carreau‐Yasuda fluid behavior in modeling of SOF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».