Determination of Young’s Modulus of PET Sheets from Lamb Wave Velocity Measurement
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The elastic modulus of polyethylene terephthalate (PET) sheets is typically measured through destructive tests that require specific sample preparation and time-consuming testing procedures. Objective To improve the efficiency of measuring the elastic modulus of PET sheets, research on a non-destructive measurement approach using guided Lamb waves was conducted. Methods In this approach, the group velocity of the zero-order symmetric Lamb wave mode (S0 mode) at a single frequency is first measured from PET sheets. The semi-analytical finite element method (SAFEM) is used as the forward model to calculate the corresponding numerical group velocity. Particle swarm optimisation (PSO) is used to update the elastic modulus in the SAFEM model until the numerical group velocity from the model matches the experimental results. Results The results show that measuring the group velocity data at a single frequency is sufficient for elastic modulus measurement while the material thickness can be assumed as a constant, which improves the efficiency of the measurement. The identified modulus differs from the tensile modulus of the material due to the frequency dependence of the elastic modulus. However, this discrepancy could be eliminated by using a linear regression model. Conclusions The method mentioned above can achieve non-destructive and efficient measurement of the elastic modulus of PET sheets, which can potentially be applied for in-line quality inspection in PET bottle production processes.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».