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Enregistrement W4210723066 · doi:10.1016/j.csite.2022.101829

An accurate steady-state approach for characterizing the thermal conductivity of Additively manufactured polymer composites

2022· article· en· W4210723066 sur OpenAlexafffund
Ahmed Elkholy, Roger Kempers

Notice bibliographique

RevueCase Studies in Thermal Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdditive Manufacturing and 3D Printing Technologies
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésThermal conductivityMaterials scienceComposite materialThermal conductivity measurementBar (unit)FabricationThermalMetreHeat fluxAnisotropyPolymerThermal insulationHeat transferMechanicsOpticsThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study investigates the accuracy of the steady-state meter bar implementation of ASTM D5470, popularly used to measure the thermal conductivity of 3D-printed polymers and polymer composites manufactured using fused filament fabrication (FFF). We show that a meter bar approach can result in significant error in thermal conductivity measurement, depending on the meter bar design and the thermal conductivity and thickness of the tested samples. This is because a fraction of the thermal power measured by the meter bar bypasses the sample through the surrounding insulation. To address this issue of heat bypass, a modified version of the steady-state guarded hot plate method (ASTM C177) is proposed; this version features a one-sided, cup-shaped guard heater that greatly simplifies the standard implementations of ASTM C177 and C1044. This approach also does not require the calibrated heat flux meter bars described by popular implementations of ASTM D5470 or E1225. Simulations of this approach for typical FFF composite samples shows less than 2% measurement error. A detailed design of this apparatus is presented and employed to measure the thermal conductivity of several 3D-printed PLA polymer composites which showed a significant degree of anisotropy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,227 · 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

Citations42
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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